디지털 스레드 사업 가속화… 다양한 산업으로 분야 확대   지난해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사는 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 산업으로 분야를 확장하면서 사업을 확대했다. 지난해 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 인더스트리얼 메타버스 전략을 본격화한 데 이어 올해도 디지털 스레드 사업의 가속화, xDT 솔루션을 통한 심센터(Simcenter) 시장 확대, 클라우드 비즈니스 확대 등을 통해 고객들에게 엔드 투 엔드 솔루션과 아키텍처를 제공해 나간다는 계획이다. ■ 최경화 국장      지난해 국내 제조 시장에도 많은 변화가 있었다. 귀사에서는 어떤 변화가 있었는가 지난해 전반적으로는 제조 경기가 좋지는 않았던 것 같다. 특히 중소기업들이 어려웠는데 올해도 그럴 것으로 예상하고 있다. 대기업들은 그래도 글로벌 경쟁력을 유지하고 발전시켜야 하기 때문에 지속적인 투자가 이루어지고 있다. 특히 배터리 산업은 주력 산업으로 떠올라서 관련 분야에서 많은 투자가 일어났다. 자동차 산업이 전기자동차로 넘어가면서 이러한 변화에 성공한 기업들은 비즈니스가 성장하고 있는데 이에 대응하지 못하는 기업들은 어려움이 있는 것 같다. 지멘스의 변화라면 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 인더스트리 분야로 확장되고 있다는 것이다. 또한 의료기기 분야로도 사업이 확대되고 있다.   지난해 귀사의 주요 화두는 무엇이었는가 지난해 우리의 화두는 크게 보면 MBSE와 인더스트리얼 메타버스 전략의 본격화라고 볼 수 있다. 마이크로소프트와 전략적 협약을 통해서 AI 관련한 협업을 진행했다. 마이크로소프트 팀즈와 팀센터의 PLM 기능을 결합해서 협업을 강화할 수 있도록 한 것 등이 주목할 만한 변화이다. 또한 AWS 기반의 클라우드 사업은 재작년부터 강화를 시작했기 때문에 올해도 계속 진행해 나갈 예정이다.   지난해 귀사의 비즈니스는 어떠했다고 볼 수 있는가  지멘스는 매출 관련 비즈니스에서 여러 가지 핵심 성과 지표(KPI)를 관리하고 있다. 2023년은 지멘스가 모든 KPI에 대한 목표를 달성한 성공적인 한 해였다. 디지털 스레드 비즈니스 영역에서 지멘스는 가전, 자동차 회사와 함께 MBSE 프로젝트를 수행해 성공적인 결과를 도출했다. 특히 지멘스의 MBSE 플랫폼이 미국 국방부 공군의 무기체계 획득 표준 플랫폼으로 선정되면서 국내 고객사들도 비즈니스 프로세스 개선을 위해 MBSE 적용을 고려하는 계기가 됐다. 비즈니스 측면에서는 3년 연속 두 자릿수 성장을 계속하고 있다. 아태지역 전체로도 우리나라가 성장률이 상당히 좋은 편이다. 대기업들은 자체적인 R&D 혁신에 대한 투자를 계속하기 때문에 우리가 거기에 발빠르게 대응을 잘 하고 있다고 보고 있다. 중소기업 쪽은 신규 어카운트 발굴을 위한 조직을 강화하고 있는데 이 부분이 많은 도움을 받고 있는 것 같다.  제품 솔루션별로 보면 지난해는 CAD, PLM, CAE 등이 전반적으로 고르게 성장했다. 미드레인지 분야에서는 지난해 중소기업들이 어려운 만큼 가격에 민감해서 솔리드 엣지 프로모션 프로그램을 통해 10년 전 가격 캠페인 등을 통해 성과를 거두었고, 일렉트리컬 전장 CAD 쪽에서 솔리드 엣지가 좋은 성과가 있었다. 매출 비중을 CAD, PLM, CAE 분야로 나누어 보면 CAE가 45%를 차지하고, CAD PLM, MOM 분야의 솔루션이 55% 정도라고 할 수 있다.  판매 형태는 영구 버전 판매와 서브스크립션, 하이브리드 SaaS(Hybrid SaaS)라고 해서 기간제와 클라우드를 혼합한 형태의 판매도 하고 있는데 고객의 선호도에 맞추어 진행하고 있다. 현재는 영구 버전이 30%, 하이브리드 SaaS와 서브스크립션이 70% 정도로 늘어나는 추세이다.  제품도 이제 클라우드 베이스로 제품이 출시되고 있다. STAR-CCM CFD 솔루션 같은 경우는 AWS 전용으로 퍼블릭 클라우드 제품이 나와 있고, 팀센터 X의 경우에도 조금 더 저렴한 중소기업용 버전이 3월에 나올 계획이다. 영구버전을 써야겠다고 하는 고객은 계약을 하고 있지만, 회사 전체의 정책은 SaaS 정책을 주안점으로 가져가고 있다.    지난해 빅딜이나 성공 사례가 있었다면 소개 바린다 주목할 만한 성과로는 SK하이닉스의 폴라리온(Polarion) 솔루션 도입을 들 수 있다. 이를 통해 SK하이닉스는 제품 개발 프로세스를 표준화하여 협업 효율을 높였다. 그 결과 제품 개발 시간이 20% 단축되고 품질은 15% 향상됐다. 제일 컸던 부분은 LG에너지솔루션이라고 할 수 있다. 재작년에 전략적으로 스마트 공장 관련 사업을 시작했으며, 마더 팩토리, 글로벌 팩토리라는 개념으로 확대 적용해 나가고 있다. LG에너지솔루션은 지멘스 솔루션 기반으로 표준화하고, 이를 글로벌하게 복제해 나가는 비즈니스 모델을 통해 큰 비즈니스로 확대해 나가고 있다. 또한 그냥 스마트 공장만 하는 게 아니라 반도체 배터리에 들어가는 배터리 설비를 디지털 트윈화하고 그 설비들을 디지털 프로세스화하고 플랜트 레벨까지 디지털 트윈화해서 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있다. 그 다음 큰 프로젝트는 LG그룹의 공상평 프로젝트라고 할 수 있다. ALM, 요구사항 관리, PLM, FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)라고 해서 주로 품질 관리 쪽의 솔루션 부문에서 전사 그룹사 프로젝트를 진행하고 있다. S전자의 경우도 R&D 프로세스 혁신의 일환으로 가전사업부의 MBSE 기반 프로젝트를 지난해 진행한 바 있다. 모바일 사업부도 시뮬레이션 데이터 매니지먼트(SDM)라고 해서 해석 전문가들이 쓰는 다양한 툴의 데이터를 통합적으로 취합할 수 있는 플랫폼 사업을 수주했다.  HD현대와 조선 관련 차세대 CAD, PLM 프로젝트도 진행 중에 있다. 조선 분야에서는 오랫동안 타사의 CAD 플랫폼을 사용해 왔는데 더 나아가 십야드에서 배를 생산하는 현장을 디지털화하는 프로젝트를 진행 중에 있다. 그 일환으로 지난해 10월 현대중공업과 선박 설계부터 생산까지 모든 데이터를 관리하는 디지털 자동화 생산 시스템을 공동 개발하는 ‘공동 개발 프로젝트(JDP)’ 협약식을 진행했다. 프로세스 간 데이터 사일로로 인한 비효율을 줄이고 생산성 혁신을 달성하는 이 프로젝트가 완료되면 조선업계의 생산 패러다임을 바꿀 수 있는 디지털 혁신이 될 것으로 기대된다. 조선 분야 그 중에서도 상선 시장은 자동차만큼 큰 시장이다. 현대자동차가 300여개 협력업체가 있다면 조선 분야의 설계자와 엔지니어링 업체 수를 보면 거의 비슷한 수준이라고 생각된다. 전통적인 조선 CAD 솔루션은 CAD 중심으로 되어 있어 실제 생산 현장과 연계가 비효율적인 부분이 있었다. 생산현장의 인력 조달이 어려운 상황에서 중국과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 설계에서 현장까지 심리스하게 자동화의 필요성이 제기되고 있고, 지멘스가 이에 강점이 있어 많은 변화가 예상된다.  현대자동차 비즈니스 관련해서는 예상대로 진행되지는 못했지만 지연되는 것으로 보고 있다. 리더십이 바뀌면서 투자 의사 결정이 번복되는 상황이 있었지만, 유지보수 계약이 끝나는 시점에서 또다른 기회가 있을 것으로 전망하고 있다.    귀사의 조직 및 인원 구성은 어떻게 되어 있고, 최근 변화가 있다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 한국에 두 개의 사업이 있다. 하나는 CAD, PLM을 하는 조직으로 관련 인원은 350여명이며, 멘토그래픽스를 인수한 EDA 사업부가 있는데 이 부문이 150명 정도 있어 합치면 500여명 정도 된다고 볼 수 있다. 내부적으로는 인더스트리 특화된 사업 구조를 강화하기 위해서 인더스트리 전문가를 좀 더 많이 영입했다. 과거에 주로 단품 위주로 영업을 했다면 이제는 디지털 스레드라는 개념 하에 특정 인더스트리의 엔드 투 엔드 프로세스를 통합할 수 있는 전문성을 가지고 고객의 디지털 전환을 돕고자 한다. 그래서 인더스트리에 특화된 사업 역량을 계속 강화하고 있다. 전기전자, 반도체, 자동차, 조선, 항공국방 등 5개 부문이 주력이라고 할 수 있는데 이에 집중해서 비즈니스를 개발하고 있다. 고객들도 과거에는 툴을 사서 특정 문제를 해결하고자 했다면 이제는 전사 효율화와 관련한 주문을 하고 있어서, 지멘스에서도 전사적인 솔루션의 아키텍처를 그려서 제안하는 형태로 발전하고 있다. 지멘스는 CAD부터 테스트 솔루션까지 엔드 투 엔드로 다양한 솔루션을 가지고 있기 때문에 전체적인 아키텍처를 그리는데 강점이 있다고 본다.   엔지니어링 솔루션과 관련해, 올해 귀사가 주목하고 있는 기술 트렌드나 시장 동향이 있다면 지멘스의 CAE 관련 솔루션은 다른 단품 업체들에 비하면 종합적으로 지원이 가능하다. 단품 위주의 솔빙보다는 시스템 퍼포먼스를 전체적으로 관리하고 해석을 하기 때문에, 복합적으로 해석을 활용하는 추세로 발전하고 있다. 엔지니어링 솔루션 영역에서는 심센터(Simcenter) 솔루션의 총체라고 할 수 있는 xDT(Executable Digital Twin) 기술에 집중하고 있다. xDT는 실제 제품이나 프로세스의 가상 복제본 역할을 하는 실행 가능한 디지털 트윈을 의미한다. 정적인 디지털 표현을 뛰어넘는 xDT에는 실시간 시뮬레이션 기능과 데이터 분석이 포함된다. 심센터는 1D, 3D, CFD, 전기전자, 컨트롤 등 다양한 멀티피직스 디지털 트윈 개발을 지원한다. 심센터가 지원하는 신경망과 AI 기술을 활용해 Dynamics ROM(차수 축소 모델)을 생성, xDT 개발을 실현한다. xDT는 IoT 솔루션, Insights Hub 및 멘딕스(Mendix)와 원활하게 통합돼 제조 공정의 다양한 장비와 자산을 모니터링하고 분석함으로써 최적의 운영을 가능하게 한다. 그 결과 제조 공정의 운영 효율성이 향상돼 비용 절감으로 이어진다. 결과적으로 디지털 기술을 통해 제조 혁신을 실현할 수 있다. 지멘스는 고객이 xDT 기술을 직접 체험할 수 있도록 혼합기(mixing machine)에 xDT를 적용한 데모 장치인 심센터 믹서(Simcenter Mixer)를 개발했는데, 혼합기는 화학, 제약, 식음료, 화장품, 배터리 등 다양한 제조 공정에서 활용되고 있다.    올해 제조 시장에 대해서는 어떻게 전망하고 있는지 지멘스는 올해도 소프트웨어 매출의 긍정적인 성장을 예상하고 있다. 코로나19 팬데믹의 여파로 지멘스는 보다 유연하고 효율적인 프로세스 및 운영 방법을 적극적으로 모색하고 있다. 이러한 시장 수요에 발맞춰 다양한 디지털 스레드 방법론을 도입해 왔으며, 올해 여러 산업 분야에서 긍정적인 성과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 또한, 클라우드 시장의 확장도 예상된다. 다양한 클라우드 제품이 출시되면서 새로운 기회와 시장이 창출되고 있다. 클라우드 기술은 유연성, 확장성, 비용 절감, 보안 등 다양한 이점을 제공하며 비즈니스 프로세스를 개선하고 혁신할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이러한 시장 트렌드에 발맞춰 변화하는 환경을 반영하고 프로세스 개선과 혁신을 원하는 기업의 니즈를 충족하는 혁신적인 클라우드 솔루션을 고객에게 지속적으로 제공하기 위해 최선을 다할 계획이다.    올해 귀사의 비즈니스 계획에 대해 소개 부탁드린다 지멘스는 올해 디지털 스레드 사업을 가속화해 기존 제품과 서비스를 디지털화함으로써 고객에게 보다 효율적이고 유연한 솔루션을 제공해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생산성을 향상시킬 예정이다. 또한 xDT 솔루션을 통해 심센터 시장을 연구 개발에서 제조/공정 시장으로 확대해 나갈 계획이다. 이와 함께 클라우드 기반 비즈니스를 확대하여 고객이 디지털 플랫폼을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 또한 한국에 디지털 트윈 허브를 만들고 전국의 기관들과 연결해서 디지털 트윈 베이스로 최적화하는 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 디지털 스레드 사업을 가속화하고, 고객의 성공을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.      ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

전자기 해석 소프트웨어, Altair Flux     주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 및 자료 제공 : 알테어, 070-4050-9200, www.altair.co.kr Flux(플럭스)는 전자기와 열의 특성, 정상 상태 및 과도 상태를 시뮬레이션하는 소프트웨어이다. Flux는 설계자로 하여금 프로토타입 제작 횟수를 줄이면서 더 짧은 시간에 최적화된 고성능 제품을 생성할 수 있도록 지원한다. Flux는 알테어의 멀티피직스 최적화 플랫폼과의 강력한 커플링을 통해 하위 시스템의 즉각적인 상호작용을 해하고 전체 설계 프로세스를 간소화한다. 1. 주요 특징 ■ 광범위한 사용 분야 : 자기, 전기, 열 커플링 해석, 역학 커플링, 고조파 및 과도 현상 해석 등 다양한 분야에서 사용하고 있다. ■ 유연성 : Flux의 개방된 환경에서 스크립팅 도구와 매크로 작성 기능, 멀티파라메트릭 해석 등 다양한 옵션과 도구를 제공한다. 모델과 솔버를 세밀하게 조정하고 시뮬레이션 프로세스를 효율적으로 캡처 및 자동화한다.   2. 주요 기능 ■ 쉽고 유연한 메시 생성 : Flux는 2D 및 3D 상황에서 혼합하여 사용할 수 있는 여러 메시 기술을 제공하여 사용자가 정확한 메시를 신속하게 얻을 수 있도록 한다. 알테어의 HyperWorks나 SimLab에서 구성한 복잡한 형상의 메시를 가지고 올 수 있고, 복잡한 3D CAD 입력 파일을 효율적으로 처리할 수 있다. ■ 고성능 계산을 위한 고급 물리적 특성 : 전자기 장치의 저주파 동작을 시뮬레이션하기 위한 폭 넓은 물리적 모델을 제공한다. 전자계 해석, 열 해석, 열 커플링(전자계-열, 자기-열), 내장형 전기 회로 및 강체 운동 기능 등을 포함한다. ■ 멀티피직스 : Flux는 복잡한 3D 모델을 효율적으로 처리하고 솔빙하며, SimLab의 멀티피직스 환경에서 전자기-진동 연계 해석을 위한 작업과정을 쉽게 자동화할 수 있다.      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

개발 및 공급 : Cadence Design Systems 주요 특징 : 터보 기계의 CFD 해석을 위한 기능 제공, 기본 CFD 기술부터 High-Order 솔루션까지 사용 가능, 단일 해석 환경 및 워크플로 제공, 파이썬 스크립트를 통한 자동화, 다양한 상용 코드와 호환성 지원 등 자료 제공 : 나인플러스IT     피델리티 CFD(Fidelity CFD)는 케이던스(Cadence)의 CFD 소프트웨어로 고난도 수치 알고리즘, SRS, HPC를 통해 CFD(전산유체역학) 기술의 도약을 준비하고 있다. 통합된 CFD 플랫폼을 통해 기본적인 CFD 기술부터 High-Order 솔루션까지 간편하게 사용할 수 있으며 터보 기계(Turbomachinery)를 위한 CFD 프로젝트 수행에 특장점을 갖고 있다.     피델리티 CFD 소프트웨어는 사용자의 프로젝트 작업 환경과 요구 조건에 적합한 솔루션을 간편하게 선택하여 응용할 수 있다. 피델리티 CFD의 가장 큰 장점은 작업 속도를 단축시키면서도 정확도를 놓치지 않고, 반대로 정확도를 높이면서도 작업 시간이 늘어나지 않는다는 것이다.   피델리티 CFD의 주요 특징 모든 유형의 유체 해석 + 회전식 터보 기계 해석 메셔/솔버를 위한 기본 코어 제공(최대 32코어) 단일 환경 및 워크플로(Preliminary Design - Pre - Solving - Post) 파이썬 스크립트를 통한 자동화 기능 Compressor 및 Turbine Map의 Speed line 자동 계산 타사의 상용 코드와 매끄러운 호환성   피델리티 애자일 - Preliminary & Detailed 1D, 3D Design 케이던스는 터보 기계를 위한 콘셉트 디자인 솔루션 기업인 Concepts NREC와 오랜 기간 파트너십을 형성하고 있다. System/Cycle design, Preliminary sizing, Fluid dynamics, Mechanical stress/vibration analysis까지 단일한 피델리티 플랫폼 안에서 피델리티 애자일(Fidelity Agile)을 사용하여 콘셉트 디자인 작업부터 시작되는 CFD의 모든 작업을 할 수 있다.     피델리티 오토메시 - 전처리 피델리티 오토메시(Fidelity AutoMesh)를 통해 어떠한 형태의 지오메트리도 직관적인 방식으로 고품질의 격자 생성이 가능하다. 터보 기계의 Structured Meshing부터 복잡한 Unstructured Grid Generation까지 활용 범위가 넓다. 격자 생성 시간을 최소화하면서도 그리드(grid)의 품질을 보장해주는데 강점이 있으며, 피델리티 오토메시를 통해 생성된 Structured 및 Unstructured 각각의 격자를 자연스럽게 혼용 가능하다. 또한 피델리티 오토메시를 통해 생성된 격자는 모든 주요 CFD 플랫폼에서 사용 가능하며, 다양한 임포트&익스포트 포맷을 지원해 CFD 솔버 및 CAD 시스템에 매끄럽게 호환된다.     피델리티 플로 - 솔빙&후처리 피델리티 플로(Fidelity Flow)는 복잡한 형상의 내/외부 유체 유동(flow) 해석을 위한 멀티피직스 전용 CFD 유동 통합 모듈이다. 모든 유형의 유동(압축/비압축성, 이상 가스 또는 실제 가스 등)을 해석할 수 있으며 열 전달, 연소, 다상, 캐비테이션, 복사, 화학 반응 등의 멀티피직스 해석이 가능하다.     특히 피델리티 터보 라이브러리(Fidelity Turbo library)는 터보 기계와 같이 회전을 사용하는 기계의 해석을 위한 터보 기계 전용 라이브러리이며, 터보 솔버(Turbo Solver)는 모든 시장에서 빠르고 정확한 결과를 배출하는 솔버로 풍력 터빈, 터보 차저, 항공 엔진, 유압 터빈 등의 회전 기계 분야를 위해 설계되었다. 터보 기계 설계의 시작부터 해석, 사후 처리까지 하나의 환경에서 구동할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

차별화된 콘텐츠 선보이는 버추얼 아이돌 그룹, 메이브   메이브(MAVE:)는 2023년 1월 말 첫 뮤직비디오 공개를 시작으로 음악 프로그램인 ‘쇼! 음악중심’에서 데뷔 무대를 가지며 K-POP 버추얼 아이돌 그룹이라는 분야에서 새로운 물결을 일으키고 있다. 메이브는 사실적인 캐릭터 비주얼과 자연스러운 애니메이션은 물론 중독성 있는 음악으로 데뷔 1개월 만에 뮤직비디오 1800만 뷰, 데뷔 생방송 무대 영상 300만 뷰를 기록하고 있으며, TV쇼와 SNS 등을 통해 팬들과 다양한 방식으로 소통하고 있다. 이번 호에서는 언리얼 엔진과 메타휴먼으로 탄생한 버추얼 아이돌 그룹 메이브의 사실적이고 자연스러운 디지털 휴먼을 구현하기 위해, 제작사인 메타버스엔터테인먼트가 언리얼 엔진과 메타휴먼 기술을 어떻게 활용하였고, 단시간 내에 다양한 플랫폼을 위한 콘텐츠를 어떻게 제작할 수 있었는지 자세히 알아보자. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 언리얼 엔진과 메타휴먼으로 탄생한 버추얼 아이돌 그룹 MAVE: 프로젝트(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트)   메타버스엔터테인먼트는 넷마블에프앤씨의 기술과 카카오엔터테인먼트의 감성이 더해져 영화, 드라마 제작뿐만 아니라 VFX, 버추얼 휴먼 등 다양한 콘텐츠를 창작하고, 그 IP를 다양한 콘텐츠로 확장시킬 수 있는 역량과 인프라를 보유한 종합 미디어 콘텐츠 제작사이다.   디지털 캐릭터 제작 이유 메이브는 4인조 버추얼 그룹으로, 세상 어디에도 없는 완전히 새로운 외형을 가지는 것은 물론 멤버 각자가 매력을 보유한 캐릭터를 제작하는 것이 목표였다. 매력적인 캐릭터란 기본 외형뿐만 아니라 여러 상황에 맞는 다양한 표정과 디테일을 표현하는 것이 핵심이었기 때문에, 메이브의 제작사인 메타버스엔터테인먼트는 이것을 위한 파이프라인과 기술을 구축하고 개발하는 데 초점을 두었다.   매력적인 캐릭터를 제작하기 위한 메타휴먼 기술 활용 매력적인 캐릭터는 기본 외형과 함께 상황에 맞는 다양한 표정을 세밀하게 표현하는 것이 매우 중요하다. 이러한 표정을 제작하거나 수정하는 것은 항상 리깅과 모델링 작업이 동반되어야 하고, 반복적인 수정과 확인을 요하기 때문에 많은 시간과 비용이 요구된다. 그런 이유로 수십 년간의 디지털 휴먼 제작 기술의 노하우가 적용된 ‘메타휴먼’은 좋은 선택이었고, 메타버스엔터테인먼트의 캐릭터 파이프라인 구축에 있어 매우 중요한 부분을 차지했다. 메타버스엔터테인먼트는 메타휴먼의 페이셜 컨트롤을 통해 원하는 표정을 제작하거나, 캐릭터 간의 애니메이션을 손쉽게 공유할 수 있었다. 또한 에픽게임즈에서 공개한 ‘릭 로직 : 메타휴먼 페이스 릭의 런타임 평가 백서’를 참고하여 릭의 컨트롤 방식을 개선하는 등 연구개발에 집중할 수 있었다. 또한, 엔비디아의 Audio2Face, iPhone, Faceware, FACEGOOD 등 외부 툴과의 높은 호환성 덕분에 메타휴먼의 애니메이션을 적용할 수 있었는데, 기본적인 메시의 토폴로지, UV, 조인트 구조, 컨트롤 등을 그대로 공유할 수 있어 실제 제작 시간을 크게 단축할 수 있었다.   ▲ 릭의 컨트롤 방식을 개선하기 위한 R&D 결과물(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트,)   메타휴먼과 함께 언리얼 엔진을 채택한 이유 메타버스엔터테인먼트는 메이브의 기획 단계에서 어떤 포지셔닝과 활동을 해야 할 지에 대한 고민이 컸고, 이런 고민에 있어 가장 중요한 고려 사항은 콘텐츠의 생산성이었다. 많은 활동은 많은 양의 콘텐츠 생산을 의미하고, 이는 제작의 효율성이 뒷받침되어야 한다. 그렇지 않은 경우에는 시각적 퀄리티를 포기해야 할 수도 있기 때문이다. 이 때문에 작업의 효율성뿐만 아니라 오프라인 렌더링과 견줄 만한 렌더링 퀄리티를 실시간으로 제공하는 언리얼 엔진을 선택했고, 언리얼 엔진을 활용하여 트랜스미디어의 형태로 단시간 내에 뮤직비디오 제작, SNS 활동 그리고 추후 출연할 TV쇼, CF 등 다양한 영역에서 메이브의 활동을 이어 나갈 수 있었다. 특히 SNS는 아이돌이 팬들과 언제든지 소통할 수 있는 매우 중요한 채널이다. SNS 채널 운영을 위해서는 그만큼 고퀄리티의 콘텐츠가 다양한 형태로 많이 필요한데, 언리얼 엔진 덕분에 사실적인 이미지는 물론 일반 영상, 쇼츠 폼 영상 등 다양한 플랫폼에서 팬들과 소통할 수 있는 여러 형태의 콘텐츠 제작이 가능했다. 그 결과, 콘텐츠 제작의 효율성과 퀄리티라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있었다.   메이브 각 캐릭터의 제작 파이프라인 메이브 제작팀은 게임, 영화 등 다양한 산업 분야의 인재들로 구성되어, 산업별로 각각 다른 DCC 툴을 사용해 왔다. 예를 들어, 게임 산업 출신의 팀원은 리얼타임 렌더링에 대한 이해도가 높고 M&E 산업의 인재들은 영상 미디어 제작에 대한 전문성을 지니고 있어, 각 팀원들의 시너지 효과를 극대화하기 위한 특별한 파이프라인을 구축했다.   ▲ 이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트   파이프라인은 크게 캐릭터 기획과 캐릭터 제작으로 나누어지고, 캐릭터 제작은 다시 모델링, 표정 생성 및 리깅, 헤어 제작, 보디 보정 등의 단계로 나눠진다. 캐릭터 기획은 각 캐릭터의 외형을 계획하는 단계로, 메타버스엔터테인먼트는 성공적인 아이돌 기획 경험을 다수 보유한 카카오 엔터테인먼트의 전문가들과 긴밀하게 협업하여 진행했다. 다만, 기존의 아이돌 그룹의 경우 이미 존재하는 연습생이라는 집단 구성원 내에서 알맞은 구성원을 선택해 메이크업과 스타일링으로 외형의 특성을 완성시키는데 비해, 버추얼 아이돌 그룹은 기본 외형뿐만 아니라 세밀한 표정, 움직임, 말투 등의 다양한 매력을 지닌 완전히 새로운 사람을 창조해 내야 하는 큰 차이가 있다. 이런 차이를 줄이고 기획팀의 기존 방식과 최대한 비슷한 작업 환경을 제공하기 위해, 개발팀은 GAN 네트워크를 사용해 타깃 이미지를 자동으로 생성하고 직접 아이겐 벡터를 수정하거나 조합할 수 있는 파이프라인을 구축했다. 덕분에 기획 의도에 맞는 캐릭터의 외형을 처음부터 하나하나 설정할 필요 없이, 기획팀에서 다년간 구축해 온 성공적인 아이돌 그룹의 공식에 맞는 비슷한 외형의 캐릭터를 선택하고 파라미터를 수정해 가며 기획 의도를 맞춰 갈 수 있었다.   ▲ GAN 네트워크를 활용한 이미지 합성 영상 캡처(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트, 관련 영상)   얼굴을 정하는 단계에서는 스타일링에 따라 모델링이 달라지기 때문에, K-POP 아이돌의 의상과 헤어를 담당했던 전문 스타일리스트들과 함께 K-POP 아이돌 공식에 맞는 스타일링을 결정한 후 모델링을 진행했다. 실제 사람을 스캔한 후 제작한다면 훨씬 빠르게 사실적인 외형을 만들 수 있었겠지만, 그 과정에는 기획된 얼굴과 똑같은 외형의 사람을 찾는 어려움, 초상권 문제와 같은 예상되는 이슈가 많았기 때문에 모델링을 통해 얼굴을 제작했다.   ▲ 메이브의 3D 모델링 영상 캡처(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트, 관련 영상)   표정을 생성 및 수정하는 단계에서는 모델을 분석하고 각 영역의 위치와 크기, 근육의 흐름 등을 고려해 약 800여 개의 표정을 자동으로 생성하는 자체 제작 툴을 활용했는데, 메타휴먼의 ‘메시 투 메타휴먼 플러그인’과 같이 기본 형태의 메시를 넣으면 표정을 자동으로 생성해 주는 기능과 비슷하다. 이 기능을 개발했던 당시에는 메시 투 메타휴먼 플러그인이 출시되지 않았기 때문에 자체적으로 개발했지만, 필요에 따라 알고리즘을 수정하고 자동화된 파이프라인을 구축하는 데 많은 도움이 됐다. 또한, 일반적인 표정 외에 캐릭터의 성격이 반영된 고유의 표정을 커스터마이징할 수 있는 기능도 제작했는데, 이렇게 기존에 없던 표정이 추가된 경우에는 그에 맞는 리깅이 필요하기 때문에 언리얼 엔진의 컨트롤 릭을 통해 자동으로 생성하고 캐릭터에 맞게 구성했다.   ▲ 눈썹을 들고 눈을 감은 상태에서 눈동자를 아래로 내리면 생기는 주름을 제거하는 과정(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트)   헤어는 기본적으로 마야의 XGen을 이용해 제작됐다. 메타버스엔터테인먼트는 “그룸을 통한 언리얼 엔진의 헤어 렌더링은 리얼타임이라 믿을 수 없는 수준의 엄청난 퀄리티를 보여줬으며, 그 덕분에 많은 작업 시간을 아낄 수 있었다”고 전했다. 경우에 따라 더 높은 퍼포먼스를 위해 그룸을 쓸 수 없는 경우가 있었는데, 이런 경우에는 그룸 기반의 헤어를 카드로 바꿔주는 툴을 제작하여 사용했다. 헤어를 교체하는 과정에서 바인딩 애셋이 없는 경우 수동으로 생성해야 하는 것과 같이 헤어를 수정하고 적용하는 데 발생하는 번거로움은 자동화를 통해 작업 공정을 최적화했다. 보디를 보정하는 단계에서도 자동화를 적용하여, 수십 개의 보정 셰이프를 활용해 포즈에 따라 형태가 수정되도록 설정했다. 디테일한 설정을 적용하면 의도하지 않은 형태의 보디가 나올 확률이 높아진다거나 보간에 계층구조를 적용할 수 없는 등 RBF 솔버를 사용하면 발생할 수 있는 문제들은 새로운 솔빙 알고리즘을 개발하여 피할 수 있었다. 이외에도 옷이나 액세서리의 자연스러운 반응을 위해 언리얼 엔진의 피직스, 클로스 시뮬레이션, 애님 다이내믹 노드와 함께 다양한 솔루션을 상황에 맞게 활용했으며, 언리얼 엔진의 DMX로 화려한 무대를 성공적으로 연출할 수 있었다.   ▲ 손의 형태를 보간하는 보정 셰이프 적용 전(왼쪽)과 보정 셰이프 적용 후(오른쪽) 영상 캡처(이미지 출처 : 메타버스엔터테인먼트, 관련 영상)   자연스러운 무대를 구성하고 연출한 비결 K-POP의 감성이 잘 녹아있는 뮤직비디오를 만들기 위해 실제 K-POP 뮤직비디오를 연출해 온 감독과 카메라 감독, 그랩 팀과 지미집 그리고 실제 K-POP 댄스팀과 함께 작업했다. 메타버스엔터테인먼트는 새로운 환경 속에서도 K-POP 제작팀의 감각이 발휘될 수 있도록 기존 작업 방식 및 환경과 최대한 비슷한 환경을 조성하려고 노력했다. 그 일환으로 20m×20m×8m 크기의 대형 VFX 센터를 마련해 실제 뮤직비디오 촬영장만큼이나 큰 공간에서 모션 캡처를 진행했으며, 배우의 액션뿐만 아니라 실제 촬영 장비의 움직임도 캡처하여 뮤직비디오의 현란한 카메라 워크까지 구현할 수 있도록 공간을 구성했다. 녹화도 실제 K-POP 뮤직비디오와 동일한 방식으로 진행했는데, 모션 캡처를 진행했던 현장을 촬영한 카메라의 녹화본으로 먼저 컷편집을 진행하고 이를 기반으로 모션 캡처의 클리닝을 진행했다. 따라서 최종본에서 실제 사용되는 부분에 집중하여 클리닝 작업이 가능했고, 실제 사람의 움직임을 참고하여 작업했기 때문에 더욱 자연스러운 움직임을 담을 수 있었다.   ▲ 이미지 출처 : [4K STAGE] MAVE:(메이브) - PANDORA(판도라) | Show! MusicCore 영상 캡처(MBC 2023년 2월 18일 방송)   메이브가 준비하고 있는 콘텐츠 및 향후 방향 언리얼 엔진을 활용한 버추얼 셀럽으로서 메이브는 기존 아이돌과 차별화할 수 있는, 전혀 다른 차원의 콘텐츠를 준비하고 있다. 이외에도 직.간접적으로 엔터테인먼트와 관련된 사업을 진행하면서 생산된 IP로 파트너들과의 협업을 통해 트랜스미디어 프로젝트를 성공적으로 진행하고 있다. 메타버스엔터테인먼트는 앞으로 영화, 드라마, 게임 등 기존 IP를 활용한 사업뿐만 아니라 전문 분야인 버추얼 휴먼, 메타버스 등을 통해 사업 영역을 더욱 확대해 나갈 예정인데, 이러한 과정에서 필요한 실시간 팬덤 콘텐츠, 인터랙티브 콘텐츠, 뉴미디어 등 다양한 콘텐츠를 제작하는데 언리얼 엔진이 강력한 기반이 될 것이라고 밝혔다.   관련 영상 참고   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조산업에서도 업무 효율 및 R&D 혁신을 위한 수단으로 클라우드에 대한 관심이 높아지고 있다. 이런 가운데, 효과적인 클라우드 활용 방법을 제시하기 위한 ‘2022 HPC on AWS 온라인 콘퍼런스’가 지난 11월 16일 진행됐다. 캐드앤그래픽스 CNG TV를 통해 진행된 이번 콘퍼런스에서는 설계, 시뮬레이션, 데이터 관리, 협업 등 엔지니어링 영역을 중심으로 클라우드 HPC 관련 기술 동향과 효과적인 활용 방안 등이 폭넓게 소개됐다. ■ 정수진 편집장     클라우드의 목표는 생산성 높이고 혁신을 돕는 것 AWS 코리아의 황민선 ISV 세일즈 매니저는 “클라우드 HPC의 최종 목표는 온프레미스의 한계를 넘어, 시간 낭비 없이 생산성을 높이고 혁신을 지원하는 것”이라고 소개했다. 기존에 많이 쓰이던 온프레미스 HPC는 하드웨어를 확보/교체하거나 유지보수하는 데에 시간과 비용이 들고, 이 과정에서 HPC 작업이 지연되거나 중단되면 생산성이 낮아지거나 혁신의 기회를 놓칠 수 있다. 반면, 클라우드 기반의 HPC 기술은 이런 제약을 없애 기업의 혁신을 가속화할 수 있다는 것이 황민선 매니저의 설명이다. 전체 HPC 워크로드의 20%가 클라우드에서 실행되고 있어 전체 HPC 시장에서 비중은 작지만 향후 성장이 기대된다. 클라우드 HPC 시장 규모는 오는 2026년까지 110억 달러를 넘어설 것으로 보이며, 향후 5년간 17.6% 성장할 전망이다. 또한, HPC 워크로드를 실행 위해 기업이 퍼블릭 클라우드에 투자하는 비용은 올해 23% 이상 증가해 62억 달러를 넘을 것으로 예상되고 있다. 반면 온프레미스 HPC는 앞으로 5년간 6.9% 성장할 것으로 보인다. 황민선 매니저는 “AWS가 제시하는 클라우드 HPC는 무제한의 인프라에 액세스하고, 온디맨드 방식으로 빠르게 확장할 수 있다. 사용한 양만큼 비용을 지불하면서 대규모 투자가 없어도 최신 기술을 즉시 사용 가능한 이점이 있다. 유연한 구성 옵션으로 리소스를 빠르게 선택하고 비용을 최적화할 수 있는 것도 장점”이라고 설명했다.     에지부터 클라우드까지 지원하는 HW·SW 기술 인텔코리아의 이인구 전무는 “기술의 발전과 함께 다양한 기법으로 데이터를 수집, 가공, 분석해 비즈니스 인사이트를 얻고 새로운 비즈니스를 창출하는 흐름이 가속화된다”면서, “에지(edge)의 데이터가 네트워크를 거쳐 스토리지와 서버에 저장되고, 데이터 분석까지 병목 없이 데이터를 심리스하게 처리할 수 있도록 클라우드 아키텍처를 구성하고 소프트웨어 이용해 가속하는 것이 중요하다”고 짚었다. 인텔은 이를 위해 에지에서 생성되는 데이터를 데이터센터로 옮기거나 데이터센터간 빠른 전송을 위한 네트워크, 데이터센터에 더 많은 데이터를 저장하고 빠르게 액세스하기 위한 메모리 및 스토리지, 에지와 데이터센터에서 다양하게 이뤄지는 데이터 분석을 위한 저전력 CPU 및 데이터센터용 CPU, GPU와 AI 가속기 등 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공한다. 특히 인텔의 3세대 제온(Xeon) 스케일러블 프로세서는 새롭게 출시된 서버 플랫폼에서 웹 서비스, 인공지능, 검색, 데이터베이스 등 다양한 분야의 성능을 높일 수 있는 것이 특징이다. 또한 보안 솔루션과 증가하는 워크로드를 효과적으로 처리하는 확장성 및 유연성을 제공하는데에 중점을 두었다. 한편, 인텔은 클라우드의 활용도를 높이는 소프트웨어 기술도 제공한다. 여기에는 워크로드의 클라우드 마이그레이션 및 클라우드 리소스를 최적화하는 기술, 데이터의 흐름과 처리 패턴을 실시간 분석해 최적의 실행경로를 탐색하는 워크로드 튜닝 기술, CPU/GPU/FPGA/가속기 등 다양한 아키텍처에서 개발 과정을 단순화하는 개발자 API 등이 있다.     클라우드 HPC의 비용 효율 높이는 CPU/GPU AMD는 데이터센터 시장에서 HPC, 기업용 IT, 클라우드, 인공지능, 가상화&게이밍 분야에 집중하고 있다. AMD 코리아의 김홍필 이사는 “가장 두각을 나타내는 분야는 HPC로, AMD CPU와 GPU 가속기로 구성된 슈퍼컴퓨터가 톱 500 리스트 1위에 오르기도 했다. AMD는 클라우드 분야에서도 다양한 가상화 인스턴스를 출시하는 등 클라우드 HPC에 적합한 솔루션을 제공하고 있다”고 소개했다. AWS에서도 AMD 기반의 다양한 EC2 인스턴스를 제공하고 있는데, 김홍필 이사는 AMD 인스턴스의 강점으로 가격 경쟁력을 꼽았다. 다른 인스턴스에 비해 낮은 가격으로 높은 성능을 제공해 비용 효율을 높일 수 있다는 것이다. 또한, 대부분의 클라우드 인스턴스가 x86 아키텍처로 구동되고 있는데, AMD의 CPU 또한 동일한 아키텍처에 기반하고 있어서, 소프트웨어를 변경하지 않고 AMD 기반 인스턴스로 마이그레이션이 가능하다는 점도 강조했다. 특히 EC2의 HPC6a 인스턴스는 3세대 에픽(EPYC) 프로세서로 구동되는 AWS의 첫 번째 AMD 기반 HPC 인스턴스이다. 최대 96개의 CPU 코어, 3.6Ghz 최대 클럭 속도, 384GB의 메모리를 탑재하고 100Gbps 네트워크를 지원해 HPC에 특화된 성능을 제공한다. 김홍필 이사는 HPC6a 인스턴스에서 CFD 애플리케이션를 테스트한 내용을 소개하면서 “시뮬레이션에서는 노드 증가에 따른 선형적인 성능 향상이 중요한데, HPC6a 인스턴스는 이런 성능을 잘 보여준다. 또한, 많은 인스턴스를 필요로 하는 작업일 수록 비용 절감 효과도 크다”고 전했다.     디지털 스레드로 클라우드 HPC의 활용 최적화 제조산업에서는 시장 경쟁이 심화되고 제품이 복잡해지면서 개발 난이도가 높아지고 있다. 이를 해소하기 위한 디지털 전환에 효과적으로 대응하는 한편, 재택근무가 늘면서 데이터 보안 및 네트워크 보안이 필요하다는 인식은 클라우드 HPC의 도입 증가로 이어지고 있다. 한편, 하드웨어 리소스의 사용량과 시간에 비례해 비용을 지불하게 되는 클라우드 HPC 환경에서는 HPC 리소스의 낭비 문제가 지적된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)의 김현준 본부장은 이를 해결하기 위해 전체 해석 프로세스와 데이터의 흐름을 일관되게 관리하는 ‘디지털 스레드 플랫폼’을 제시했다. CAD 플랫폼인 NX, 시뮬레이션 플랫폼인 심센터(Simcenter), 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM) 프로세스를 통해 데이터의 연결성과 일치성 및 소프트웨어 사이의 연계성을 확보한다는 것이 디지털 스레드 플랫폼의 기본 개념이다. 지멘스 DISW의 클라우드 기반 PLM인 팀센터 X(Teamcenter X)는 PLM 시스템과 해석 데이터&프로세스 관리 도구를 제공해, 해석 데이터 및 프로세스 관리를 신속하게 진행할 수 있도록 한다. 또한, 클라우드 플랫폼에서 해석 프로세스 데이터와 툴, 원하는 가상 코어를 적용하고 해석 결과를 확인하는 심센터 클라우드 HPC(Simcenter Cloud HPC)와 연결해 HPC 리소스의 낭비를 막고 해석 데이터의 흐름을 관리할 수 있게 지원한다. 한편, 클라우드 HPC는 공장이나 사물인터넷 빅데이터를 처리하는 데에도 쓰일 수 있다. 김현준 본부장은 “시뮬레이션뿐 아니라 공장 자동화, 공장 데이터, 제품 IoT 데이터 등을 통합해 성능을 높이기 위한 데이터 처리 플랫폼으로 클라우드를 활용할 수 있다”고 전했다.     시뮬레이션의 가치 높이는 클라우드 플랫폼 많은 양의 수학 계산이 필요한 시뮬레이션을 위해서 기존에는 워크스테이션 등 고가의 장비가 쓰였는데, 최근에는 구조, 유동, 전자기, 진동소음, 다물체 동역학 등 다양한 시뮬레이션을 클라우드 기반에서 운영할 수 있게 됐다. 다쏘시스템코리아의 황하나 컨설턴트는 “클라우드는 데이터의 저장과 공유뿐 아니라 효율적이고 유연한 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있게 한다”면서, “복잡한 계산은 클라우드가 수행하기 때문에, 일반 PC로도 시뮬레이션 데이터에 손쉽게 접근할 수 있고, 시뮬레이션을 위한 장비를 추가 구매/증설할 필요도 없다”고 설명했다. 한편, 높은 수준의 해석과 함께 조직 내 협업 역시 제품 개발 프로젝트를 성공하기 위한 필수 요소로 꼽힌다. 이를 위해서는 클라우드 플랫폼의 데이터 관리 체계를 통해 복잡한 데이터 간에 연결성을 확보하고, 모델·해석 시나리오·시뮬레이션 결과 등을 통합 관리할 수 있다. 다쏘시스템은 폭넓은 시뮬레이션 솔루션 포트폴리오를 제공하는 시뮬리아(SIMULIA)와 3DX 플랫폼: 역할(role) 기반 구조로 기술-사람-데이터의 연결과 공유를 지원하는 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 제공한다. 황하나 컨설턴트는 “3D익스피리언스 플랫폼은 디자인 변경 내용, 해석용 형상, 요소, 시나리오 등을 그대로 유지하면서 추적 관리가 가능하고, CAD 모델과 시뮬레이션용 모델을 따로 제작/관리할 필요도 없다”고 소개했다. 또한 “클라우드를 통해 제품의 성능을 개선할 수 있는 시뮬레이션의 가치를 더욱 키울 수 있다. 나아가 클라우드는 빅데이터와 인공지능 등을 융합하기 위한 선행 기술이기도 하다”고 덧붙였다.     클라우드로 데이터 중심의 협업 구현 과거의 방식으로 구축된 제품 개발 시스템에서는 데이터가 고립된 방식으로 처리되고 보관되고 있다. 이런 환경에서는 필요한 데이터를 찾는 데에 많은 시간이 들고, 협업에도 어려움이 커진다. 오토데스크코리아의 김지훈 차장은 ‘데이터 중심의 프로세스 전환’을 해결책으로 제시했다. 오토데스크는 AWS의 다양한 기능을 활용해 하이브리드 클라우드 기반의 플랫폼 서비스를 구축했는데, 이 서비스는 전체 제품 개발 과정을 간소화하고 데이터 중심으로 협업할 수 있는 프로세스를 제공하는 데에 초점을 두고 있다. 김지훈 차장은 “데이터 중심의 통합 가치사슬을 만들고 공급업체 데이터의 안전한 액세스 및 고객 데이터의 통합을 통해 피드백 순환구조(loop)를 형성해야 제품 혁신을 빠르게 추진할 수 있다”고 설명했다. 오토데스크는 자사의 클라우드 플랫폼 서비스를 제조/건축/미디어 분야에 특화된 솔루션으로 제공하고 있는데, 이 가운데 제조 분야를 위한 플랫폼인 퓨전 360(Fusion 360)은 제품 개발의 시작 단계부터 설계, 데이터 관리, 제조 프로세스, 적층 프로세스 등을 통합된 환경에서 활용할 수 있도록 한다. 김지훈 차장은 “퓨전 360은 F3D 데이터 포맷에서 설계, 해석, 툴패스, 도면 등의 데이터를 하나로 관리할 수 있게 해 전체 제품 개발 프로세스의 연결을 위한 데이터 통합을 지원한다. 그리고 타사의 3D 소프트웨어 솔루션 데이터를 퓨전 360에서 통합해 리얼타임으로 업데이트하고 상호작용할 수 있도록 한다”고 소개했다. 또한, “클라우드 플랫폼은 최신 버전을 실시간 업데이트해 다양한 기능을 즉시 사용하고, 기존 시스템과 플랫폼 시스템을 비즈니스 상황에 맞춰 유연하게 사용할 수 있어야 한다. 또한 설계, 해석, 렌더링에 제한 없이 액세스하고 비즈니스 확대 및 협업을 통한 제조 생태계를 제공해야 한다”고 전했다.     클라우드 시뮬레이션 활용을 더욱 쉽고 빠르게 앤시스 코리아의 최장훈 부장은 “기존에 클라우드에서 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하려면 IT 및 클라우드에 대한 전문 지식이 필요했다. 앤시스와 AWS는 지난 10월에는 ‘앤시스 게이트웨이(Ansys Gateway)’를 출시해, 몇 번의 클릭으로 AWS 환경에서 앤시스의 소프트웨어로 쉽고 빠르게 시뮬레이션을 할 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 앤시스 게이트웨이는 클라우드에서 VDI(가상 데스크톱 인프라) 및 HPC 기반으로 앤시스의 다양한 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 한다. 기존에 가진 앤시스 라이선스와 AWS 계정·크레딧을 사용할 수 있으며, 가상머신(VM)의 생성이나 CPU/메모리/디스크 용량의 변경 등을 손쉽게 할 수 있다. 클라우드상의 가상머신과 HPC 자원의 비용 및 사용량을 관리하는 기능을 제공하며, 데이터 공유 및 협업도 지원한다. 또한 앤시스뿐 아니라 다른 회사의 CAE 및 CAD 소프트웨어도 사용할 수 있게 했다. 최장훈 부장은 “웹 브라우저 기반에서 사용할 수 있도록 앤시스 게이트웨이를 제공해, 클라우드에 대한 기반 지식과 기술이 없어도 사용할 수 있도록 했다. 중요한 목적은 클라우드 시뮬레이션에서 고객이 겪는 하드웨어 관련 장벽을 제거하는 것”이라고 전했다. 현재 앤시스 게이트웨이는 앤시스의 주요 제품을 몇 번의 클릭으로 사용 가능. 플래그십 솔버를 비롯해 워크벤치(Workbench), 모션(Ansys Motion), 셜록(Sherlock), LS-다이나(LS-DYNA), CFX, 아이스팩(Icepak), 맥스웰(Maxwell), SCADE, 스페오스(Speos), 광학해석 툴의 자동 설치를 지원한다.     하이브리드 클라우드를 위한 스케줄링 및 관리 한국알테어의 박진구 책임은 기업이 자체 구축된 온프레미스 서버와 클라우드 가상머신/서버를 함께 구성하는 하이브리드 클라우드 아키텍처에 대해 소개했다. 온프레미스 HPC의 경우 업무량에 따라 시스템의 용량이 부족하거나 남는 경우가 생긴다. 물리적인 서버를 늘리려면 증설 요청부터 주문-배달-설치-운영까지 적지 않은 시간이 걸리는데, 클라우드는 주문부터 운영까지 걸리는 시간이 짧기 때문에 빠르게 대응할 수 있다는 것이다. 또한 사용하려는 소프트웨어에 맞춰 다양한 운영체제, CPU, GPU를 선택할 수 있는 것도 클라우드의 이점 중 하나이다. 알테어는 퍼블릭+온프레미스 또는 퍼블릭+프라이빗을 함께 사용하는 하이브리드 클라우드를 위해 HPC 스케줄러인 PBS와 클라우드 연동을 위한 클라우드 버스팅(cloud bursting) 시스템을 제공한다. 박진구 책임은 알테어가 제시하는 하이브리드 클라우드 구성을 소개하면서 “PBS 스케줄러를 사용해 시뮬레이션 등 사용자의 작업을 위한 클라우드 리소스를 요청하고, VPN을 통해 클라우드와 보안 연결이 가능하다. 온프레미스의 시뮬레이션 솔버 라이선스를 클라우드에서 사용하도록 구성할 수 있다”고 설명했다. 이렇게 구성된 하이브리드 클라우드 환경에서 사용자는 PC에서 클라우드로 작업 파일을 전송하고, 클라우드로 전송된 작업은 퍼블릭 클라우드에서 시뮬레이션을 진행하게 된다. 시뮬레이션 결과는 VPN 보안을 통해 온프레미스 시스템으로 전송되어 사용자는 PC에서 결과를 확인할 수 있다.     엔지니어링 R&D 위한 클라우드 HPC 및 VDI ISBC의 김완희 대표는 최적의 R&D 환경을 지원하는 유연한 클라우드 HPC를 소개했다. 클라우드 HPC에 대해서는 비용 효율과 다양한 컴퓨팅 인스턴스 등의 이점이 알려져 있는데, 김완희 대표는 “ISBC는 HPC 환경에 필요한 통합 R&D 포털을 제공하며, 엔지니어링 VDI를 통해 다양한 전처리 작업 환경을 지원한다. 또한 HPC 서비스와 연동해 해석 솔빙(solving)을 진행할 수 있는  원스톱 VDI+HPC 서비스도 제공한다”고 소개했다. ISBC의 엔지니어링 VDI는 AWS의 그래픽 중심 인스턴스를 사용하며 엔지니어링, 영화/콘텐츠 등 그래픽 작업을 위해 고성능 GPU를 원격에서 활용할 수 있는 환경을 지원하는 것이 특징이다. 한편, 백엔드에서는 HPC 환경에서 다양한 소프트웨어를 함께 사용할 수 있도록 지원한다. 제조기업에서는 다양한 소프트웨어를 함께 사용하는 경우가 많고 머신러닝을 활용하기도 하는데, 김완희 대표는 “이를 위해 유연한 HPC 활용을 지원하는 것이 핵심이다. ISBC는 여러 ISV(독립 소프트웨어 공급사)와 협력하고 있으며 HPC 컨설팅 노하우 및 다수의 레퍼런스를 갖추고 있다”이라고 설명했다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

구조해석 및 설계 툴을 통한 사용성 비교 기계 및 건축 설계에 사용 되는 워크스테이션 하드웨어는 다양하게 시장에 출시되어 엔지니어들과 만나고 있다. 최근에는 설계 품질의 향상을 위해 구조 선형 해석과 최적화 해석에서 활용이 늘어나고, 그에 맞춰 하드웨어의 최적화된 성능은 업무 효율성 측면에서 중요한 역할을 하게 되었다. 이 글에서는 2017년 12월 새롭게 출시된 HP Z4 데스크톱 워크스테이션의 사용 확장성 중심의 리뷰와 구조해석을 통한 성능 검증을 통해 엔지니어링 작업의 효율성을 극대화할 수 있는 가능성을 살펴보고자 한다. ■ 노병수 | 의료장비 전문 업체인 바텍이우 홀딩스 중앙연구소에서 기구 설계업무와 선형 구조해석 업무를 수행하고 있으며, 다음 카페 ‘프로이프로’의 운영진을 맡고 있다. HP Z4 워크스테이션의 특징 HP Z4는 인텔의 제온( Xeon) W 제품군을 탑재하고 프로세스 코어의 용량과 시스템 대역폭 증대를 통해 워크스테이션 장비의 하드웨어적 효율성을 구현하고 있다. ■ 인텔 제온 프로세서 W 제품군 탑재 ■ 보안과 사용 편의성이 극대화된 윈도우 10 탑재 ■ 듀얼 1GbE 네트워킹 및 HP Z 터보 드라이브 PCle SSD 스토리지용 듀얼 M.2 슬롯 ■ 전세대 제품인 Z440 대비 11배 향상된 시스템 대역폭, 25% 증가된 프로세서 코어 용량 및 13% 증가된 PCle I/O 대역폭 이번 리뷰에 사용된 Z4 워크스테이션의 사양은 다음과 같다. ■ CPU : 인텔 제온 W-2123 프로세서(3.6 GHz, 인텔 터보 부스트 기술 적용 시 최대 3.9GHz, 8.24MB 캐시, 4 코어) ■ 그래픽 : 엔비디아 쿼드로(Quadro) P2000 그래픽 카드 ■ 운영체제 : 윈도우 10 프로 ■ RAM : 32GB (4x8GB) DDR4-2667 ■ 저장장치 : 1TB SATA 7200rpm ■ 크기 : 38.6×16.9×44.5cm 그림 1. 주요 부품 배치 HP Z4 워크스테이션의 사용자 확장성/보안성 첫 번째로 사용자 확장성 측면에서 보면, 미들타워 형의 콤팩트한 구조를 보유하고 있으며, 8종의 제온 W CPU와 검증된 34종의 SSD 및 HDD를 지원한다. 최대 22TB까지 가능한 저장 용량은 서버로도 충분한 성능을 발휘할 것으로 예상된다. GPU로는 구조해석 및 설계 데이터 추출에 최적의 성능을 발휘하는 엔비디아 쿼드로를 기본 사양으로 하이엔드 라인업인 쿼드로 P6000까지 지원이 가능함을 확인하였다. 특히 머신 내에서 인상적인 배치로는 HP의 차세대 저소음 방열 구조를 꼽을 수 있다. 외부 메모리의 보안 강화를 위해 개선된 USB-C 타입의 사용은 보안 성능 개선에 큰 장점이라고 할 수 있다. 465W~750W가 지원되는 파워서플라이는 구동에 어떠한 제약 없이 최고의 퍼포먼스를 제공하는데 무리가 없다. 두 번쨰로 소프트웨어를 살펴보면, 데이터 보안에 대해서는 윈도우 10 프로를 기본 OS로 탑재하여, 머신에 대한 로컬 보안 정책 구현, 파일 암호화 관리, 비트로커(BitLocker) 관리 등 데이터 보안이 한층 강화된 것을 볼 수 있었다. 이는 설계 그룹 및 대용량의 제품 데이터를 다루는 회사에서 데이터 보안과 효율성의 큰 두 축을 동시에 잡는 효율적인 머신이라고 하겠다. 그림 2. 인상적인 방열 구조 부품 배치 그림 3. 그래픽 카드 확장성 검증 구조해석을 통한 HP Z4 워크스테이션 검증 높은 머신의 퍼포먼스를 요구하는 최적화 해석을 통해 기존 HP의 고성능 워크스테이션인 Z640과 성능을 비교 검증하였다. 해석 프로그램은 인스파이어 2017(Inspire 2017)을 사용하였다. 표 1. 검증 조건 사용머신 Z4 Z640 CPU 인텔 제온 W-2123 3.6Ghz 인텔 제온 E5-2640 2.6Ghz RAM 32GB 64GB GPU 엔비디아 쿼드로 P2000 엔비디아 쿼드로 K5200 해석 프로그램 인스파이어 2017(7305 버전) 검증방법 최적화 해석 요소 사이즈: 10mm 기준 설계 데이터 최적화 해석 데이터 도출 해석 조건 시팅(Seeting) 완료 후솔빙(Solving) 시간을 3회 측정해 평균값 산출 표 2. 검증 결과 최적화 해석 결과 Z4[Solving Time] 평균시간 Z640 [Solving Time] 평균시간 324S (35% 우수) 493S 표 3. 최적화 해석 평균 소요 시간 구분 Z4 Z640 1차 325S 491S 2차 324S 494S 3차 324S 491S 4차 325S 492S 5차 324S 491S HP Z24nf G2 모니터 디스플레이 이번 리뷰에서는 Z4 워크스테이션에 최적화로 구성된 HP Z24nf G2 모니터를 사용하여 리뷰를 진행하였다. HP Z24nf G2 모니터는 23.8인치에서 높은 해상도(1920×1080)를 구현해 사용자의 눈 피로도를 절감시켜주고 있었으며, 다양한 방향으로 볼 수 있는 모니터 틸트(Tilt) 기능은 사용 편의성을 한층 높여주었다. 그림 4. 모니터 수직 장착 실례 그림 3. 모니터 수평 장착 실례 맺음말 기구 설계 엔지니어로서 HP Z4 워크스테이션을 사용해 본 소감으로는 높은 확장성과 빠르고 강력하고 최적화된 콤팩트한 머신을 선택한다면 후회 없는 선택이 될 것이라 생각된다. 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

VCM의 변위별 전자장 해석 이번 호에서는 ANSYS AIM에서 Magnetics를 이용한 VCM(Voice Coil Motor)의 변위에 따른 Force 데이터 추출 방법을 소개하겠다. ■ 이상현 | 태성에스엔이의 EBU 팀에서 맥스웰(Maxwell)을 이용한 전자기장 분야의 기술지원 및 교육, 프로젝트 업무를 담당하고 있다.이메일 | shl@tsne.co.kr홈페이지 | www.tsne.co.kr 이번 호에서 소개하는 예제는 ANSYS AIM을 이용하여 VCM(Voice Coil Motor)에 대해 변위 별 전자장 해석을 수행하는 방법을 설명한다. 이 해석을 통해 자계해석을 위한 손쉬운 설정 방법에 대해 알아보자. 예제 모델은 심플한 VCM이고 자석(Magnet), 코일(Coil), 요크(Yoke), 플레이트(Plate)의 4가지 형상으로 구성되어 있다. 자석 주변에는 요크와 플레이트가 있고, 자석 외부에는 구리(Copper) 재질의 코일이 감겨 있다. 이 코일에 DC 전류를 흘리면 자계가 발생하고 자석과 코일 간에 전자기력이 형성된다. 그리고 경계조건에 사용되는 리전(Region)은 AIM에서 지오메트리(Geometry)를 불러 올 때 자동으로 생성하고, 전류가 인가되는 면은 SCDM으로 모델링한다. 마지막으로 자석의 Move 조건과 출력되는 코일의 Force에 파라미터를 주어 워크벤치(Workbench)의 Parameter Set에서 솔빙 및 후처리 작업을 한다. 예제의 해석 진행순서는 다음과 같다. ■ AIM template를 이용하여 Magnetics를 선택한다. ■ 형상을 불러온다.■ SCDM에서 Move 조건 및 입력조건에 사용되는 면을 생성한다.■ 재질정보와 입력조건, 출력을 설정한다.■ 해석을 진행한다.■ Force 데이터를 Parameter 처리한다.■ 워크벤치의 Parameter Set에서 솔빙 및 후처리 작업을 한다. 1. 문제 설명ANSYS AIM에서 CAD 형상을 불러와서 정상상태에서의 변위 별 전자장 해석을 수행하고 출력으로 코일의 Inductance, Fields 분포를 확인할 수도 있는데, 주 목적은 코일이 받는 Force를 변위 별로 출력하는 것다. 자석 주변에는 구리 재질의 코일이 있고, 이 코일에 DC 전류가 흘러서 자계가 생성된다. 자석과 코일 간에 전자기력이 형성된다. <그림 1>은 해석 예제로 사용될 VCM 형상이다. 가운데 원기둥 형태의 자석이 있고 외부에 요크와 플레이트, 코일로 이루어져 있다.  그림 1. VCM의 형상  

4차 산업혁명에 대응하는 CAE 및 설계자의 해석 활용 향상 지원 앤시스코리아(http://ansys.com/ko-kr)는 엔지니어링 영역에서 4차 산업혁명에 대응할 수 있는 시뮬레이션 기술에 집중하고 있다. 특히 CPS(칩 패키지 시스템), ADAS(첨단 운전자 지원 시스템), 5G, CE(Cenducted Emmision) 등의 분야를 중심으로 멀티피직스 해석 솔루션을 제공하며, 새롭게 선보이는 디스커버리 라이브(Discovery Live)를 통해 CAE의 활용 범위를 넓히면서 시장을 확대한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장 sjeong@cadgraphics.co.kr 제품 개발 프로세스의 효율 높이는 시뮬레이션 기술 개발 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 분야를 중심으로, 제품 개발 프로세스에 시뮬레이션을 적용할 수 있는 기술과 솔루션을 제공하고 있다. 제품을 개발하는 과정에서 많은 비용과 시간이 드는 테스트 대신 가상 시뮬레이션으로 미리 확인함으로써 제품 개발 프로세스의 효율을 더욱 높일 수 있다는 점은 시뮬레이션의 중요한 가치로 꼽히고 있다. 앤시스코리아 조용원 대표는 “엔지니어링 분야가 매우 빠르게 변화하고 있으며, 전에 없던 새로운 변화도 속속 등장하고 있다. 개발/제조하려는 제품이 제대로 작동하는지 확인하는 일은 전문 지식이 필요한 어려운 작업이었다”면서“ 앤시스는 제품을 기획하고 설계하는 단계부터 시뮬레이션을 활용하고 전체 프로세스에 녹여낼 수 있는(Pervasive) 시뮬레이션을 통해 그 효과를 더욱 높일 수 있도록 하는데 집중하고 있다”고 소개했다. ▲ 앤시스코리아 조용원 대표 앤시스는 유동, 구조, 전자, 반도체, 소프트웨어 해석 및 이들을 포괄하는 시스템 해석까지 폭넓은 기술 포트폴리오를 갖추고 있다. 지난 1975년 미국에서 시작해 현재는 전세계 40개 국가에서 3000여 명의 인력을 확보하고 있으며, 연매출 규모는 1조 원을 넘는다. 국내에는 63명의 지사 인력과 250여 명의 파트너사 인력을 통해 솔루션 및 기술을 제공한다. 업계 최고 수준으로 넓은 엔지니어링 시뮬레이션 영역을 커버하고, 개발 및 엔지니어 인력의 비중이 높다는 것이 조용원 대표의 설명이다. 4차 산업혁명, 엔지니어링 분야의 대응 방법은? 4차 산업혁명은 최근 몇 년 동안 국내외에서 이슈가 되고 있는데, 앤시스는 제조업체나 연구소 등에서 4차 산업혁명에 어떻게 대비할 수 있을지에 집중하면서 제조기업의 빠르고 정확한 제품 개발에 기여하는 쪽으로 4차 산업혁명에 대응하고 있다. 이런 맥락에서 올해 앤시스가 주력하고 있는 분야는 CPS, ADAS, 5G, CE 등 크게 네 가지이다. CPS(칩 패키지 시스템)는 칩-패키지-보드 등 다양한 단계에서 발열이나 작동상태를 확인할 수 있는 시뮬레이션이 요구된다. ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)는 자율주행차의 핵심 요소로 꼽히고 있는데, 실차 테스트에 드는 막대한 비용과 시간을 절감하는 수단으로 시뮬레이션이 주목받고 있다. 차세대 통신 기술인 5G는 단순히 속도가 빠른 것만이 아니라 기반이 되는 통신 인프라부터 제품 제조 방식까지 많은 변화가 예상되는 분야이고, CE(Conducted Emission)는 전자파 노이즈에 따라 변화하는 제품의 작동 특성을 확인하는 것이 큰 이슈이다. 조용원 대표는 “이러한 이슈들은 복잡한 첨단 제품을 개발해야 하는 제조산업 현장에서 새로운 시뮬레이션 요구를 불러오고 있으며, 전기전자/열유동/구조 등 여러 영역의 물리현상을 통합 고려할 수 있는 시뮬레이션 기술을 필요로 한다. 앤시스는 여러 고객사와 협력해 기술 및 솔루션을 연구개발하며 적용 중에 있다”고 전했다. ▲ 앤시스코리아는 엔지니어링 영역에서 4차 산업혁명이 가져오는 변화에 대응할 수 있도록  CPS, ADAS, 5G, CE 등을 위한 기술과 솔루션을 제공할 계획이다. 더욱 쉽고 빠른 시뮬레이션을 위한 디스커버리 라이브 앤시스는 최근 디스커버리 라이브(Discovery Live)라는 새로운 솔루션의 프리뷰 버전을 발표했다. 제품을 기획하고 설계하는 단계에서 시뮬레이션을 접목하려는 노력은 계속 이루어졌지만, 복잡한 물리현상과 다양한 변수를 고려해야 하는 어려움 때문에 기대만큼 활성화되지 않고 있다. 디스커버리 라이브는 설계, 생산을 위한 엔지니어가 실시간으로 문제를 확인할 수 있게 함으로써 이런 문제를 해결하고자 하는 것이 핵심이다. 앤시스는 기존에도 스페이스클레임(SpaceClaim)이나 AIM을 통해 ‘설계자를 위한 시뮬레이션’이라는 가치를 내세워 왔는데, 조용원 대표는 디스커버리 라이브는 이들 소프트웨어와 근본적인 차이가 있다고 설명했다. 그는 “스페이스클레임은 다이렉트 모델링 기반의 CAD에 가깝고, AIM은 실시간으로 해석 결과를 확인하기 어렵다는 한계가 있다. 디스커버리 라이브는 전처리-솔빙-후처리라는 CAE해석 과정을 더욱 쉽게 진행하고, 설계 변경에 따른 해석 결과를 실시간에 가깝게 살펴볼 수 있다. 설계 단계에서 CAE 전문가가 아니어도 쉽게 해석 과정을 진행할 수 있어, 제품 프로세스를 혁신한다는 앤시스의 시뮬레이션 가치를 실현할 수 있는 솔루션이 될 것”이라고 전했다. 앤시스코리아는 CPS, ADAS, 5G, CE 등을 위한 ‘킬러 앱’을 선보이는 한편, 디스커버리 라이브가 새로운 시장을 만들 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 올해도 두 자리수의 성장을 이어가면서, 국내 CAE 시장 1위의 자리를 더욱 굳힌다는 전략이다. ▲ 앤시스가 최근 발표한 디스커버리 라이브는 더욱 쉬운 해석 환경과 실시간에 가까운 처리 속도를 통해  CAE 비전문가를 위한 효과적인 시뮬레이션을 제시한다. 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

카티아와 앤시스 디자인 모델러의 연계이번 호에서는 앤시스(ANSYS) 제품에서 기본적으로 사용되는 모델링 툴인 디자인모델러(Design Modeler)에서 주로 사용하는 Multibody Modeling, NamedSelection, Parameter 설정 기능을 카티아에서 설정할 수 있는 방법에 대해소개하고자 한다. 안일용E-mail | iyan@tsne.co.kr홈페이지 | www.tsne.co.kr ANSYS 제품의 총판을 담당하고 있는 태성에스엔이의 대리로 CFD 분야를 맡고 있다. 특히 자동차/일반기계에 대해서 기술지원, 교육 및 컨설팅을 담당하는 엔지니어이다. 제품 개발 및 설계 과정에서 CAE의 적용은 개발 시간 단축, 개발 비용 절감 및 성능향상을 입증하고 있다. 개발자는 제품 개발과정에서 CAE의 적용 유무보다는 CAE를효율적으로 사용하는 방법을 갈구하고 있고, 이러한 이유로 해석 자동화가 큰 이슈가 되고 있다. 해석 자동화는 앤시스 워크벤치(ANSYSWorkbench)의 파라미터 스터디(ParameterStudy)를 통하여 손쉽게 사용할 수 있는데,앤시스 워크벤치의 파라미터 스터디는 형상,격자, 해석 조건 등을 매개변수로 잡을 수 있고, 해석에 필요한 전처리, 솔빙, 후처리에 앤시스 제품이 보유한 다양한 툴을 통해 구성할 수 있다. 하지만 이러한 기능을 사용하려면 앤시스에서 제공하는 모델링 툴인 디자인 모델러나 스페이스클레임(SpaceClaim)을 사용해야 하는데, 설계자들은 이러한 툴을 익히는데 많은 시간을 필요로 한다.이번 호에서는 설계자들에게 익숙한 모델링 툴인 카티아의 기능과 해석에 필요한디자인 모델러의 기능을 연계할 수 있는 방법에 대해 소개하고자 한다.먼저 카티아에서 해석에 필요한 네임드 셀렉션(Named Selection) 및 멀티보디 모델링(Multibody Modeling)을 하는 방법들을 살펴본 후 파라미터 설정 방법에 대해 확인하도록 하자. 이번 호의 내용은 앤시스 R15.0과카티아 V5R20 버전을 기준으로 작성하였다. 네임드 셀렉션(Named Selection)단일 영역 설정하기 카티아에서 단일 영역에 대한 네임드 셀렉션 설정은 <그림 1>과 같이 Publication(통계)에서 수행할 수 있고, 이 때 성분은 Point, Line, Surface, Volume을 선택할수 있다.Publication을 실행한 후 원하는 성분을클릭하면 <그림 2>와 같이 선택한 성분이 추가되고, 이 때 Name에 해당하는 부분을 원하는 이름으로 변경한다. 그림 1. Publication 실행 그림 2. 이름 변경 다수 영역 설정하기다수 영역에 대한 네임드 셀렉션 설정은<그림 3>과 같이 Join(결합)을 통해 하나의면으로 만든 후 수행해야 한다. 결합한 면은Publication을 통해 이름을 부여한 후 결합하였던 면은 <그림 4>와 같이 Hide/Show를 통해 숨기도록 한다. 만약 결합한 면을 숨기지 않고 디자인 모델러로 넘기게 되면결합하였던 면은 볼륨 보디(Volume Body)와 서피스 보디(Surface Body)로 중복되어 불러들이게(Import) 되므로 주의한다. ■ 더욱 자세한 내용은 PDF를 통해 제공됩니다.

손쉬운 Explicit Dynamic 해석을 위한 Workbench LS-DYNA ANSYS LS-DYNA는 ANSYS의 Explicit Dynamic 해석을 담당하는 제품으로 LS-DYNA 솔버의 높은 신뢰성과 앤시스의 편리한 전/후처리가 결합되어 충돌 및 충격, 성형 해석들을 보다 손쉽고 정확히 계산할 수 있는 제품이다.최근 앤시스에서는 이러한 ANSYS LS-DYNA를 보다 손쉽게 사용할 수 있게 하기위해 Workbench LS-DYNA(이하 WB LS-DYNA)를 출시하였다. WB LS-DYNA는 기존의 Explicit Dynamic(LS-DYNA Export)을 업그레이드하여 앤시스 워크벤치 메커니컬(WB Mechanical) 환경 내에서 전처리 작업뿐만 아니라 솔버, 후처리까지 통합적으로 사용할 수 있으며, 손쉽게 Explicit Dynamic 해석(충격, 낙하, 성형)을 진행할 수 있게 도와준다. ANSYS LS-DYNA의 가장 큰 장점은 앤시스 메커니컬(ANSYS Mechanical)의 전처리 기능들을 사용하여 보다 손쉽게 LS-DYNA를 사용할 수 있다는 것이다. 하지만 기존 ANSYS LS-DYNA의 경우 솔버가 분리되어 있기 때문에 전처리 작업과 솔빙, 후처리 작업을 각각 개별 프로그램을 이용하여 진행해야만 했다. 예를 들어 하나의 해석을 진행하기 위해서는 WorkBench Explicit Dynamic(LS-DYNA Export)에서 전처리 과정을 거처 LS-DYNA Input(.k) 파일을 제작한다. LS-DYNA Input(.k)이란 LS-DYNA 솔버를 진행하기 위한 명령어이다. 제작된 .k 파일은 솔버를 위해 ANSYS Product Launcher에서 Batch Run 형태로 솔빙을 진행하게 되며 솔버를통해 얻어진 결과는 LS-PrePost를 이용하여 확인하게 된다. ANSYS LS-DYNA의 복잡한 과정은 LS-DYNA 시스템을 잘 이해하는 사용자라 큰 어려움이 없지만, 처음 접하는 사용자에게는 상당히 복잡하고 귀찮은 과정이 아닐 수 없다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 앤시스는 ANSYS Mechanical 환경에서 모든 해석 과정을 진행할 수 있는 WB LS-DYNA를 개발하였다. ANSYS WB LS-DYNA의 인스톨 WB LS-DYNA는 ACT Extension 기반의 프로그램으로 앤시스 설치 외에 추가적인 설치 파일을 통해 설치된다. WB LS-DYNA 설치 파일은 앤시스 홈페이지(www.ansys.com)의 Customer Portal에서 무료로 다운로드받을 수 있으며 태성에스엔이 홈페이지(w w w.tsne. co.kr)에서도 다운로드가 가능하다. 설치 방법은 setup.exe 파일을 관리자 권한으로 실행하게 되면 자동으로 설치가 진행된다.(Install 폴더 내 Install 가이드를 참조) 설치가 완료된 후 Workbench의 Tool Box에 있는 Manage Extension을 보면 LS-DYNA라는 항목이 추가된 것을 볼 수 있으며, 이를 체크하게 되면 Workbench LS-DYNA가 Tool box에 추가되는 것을 볼 수 있다. ANSYS WB LS-DYNA의 특징WB LS-DYNA의 가장 큰 특징은 Mechanical 환경 내에서 LS-DYNA의 모든 기능들을 사용할 수 있다는 것이다. 기존 LS-DYNA Export에서 Solution과 Results 항목이 추가되면서 솔버와 후처리 기능을 하나의 시스템에서 사용할 수 있게 된 것이다. ANSYS의 Mechanical 환경은 유한요소 시뮬레이션을 진행하기 위한 최적의 환경을 제공하고 있으며, 누구나 쉽고 편라하게 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 특히 Automatic Contact는 복잡한 모델을 주로 다루는 LS-DYNA의 시뮬레이션에서 접촉(Contact)을 정의하는 시간을 단축시키며, 강력한한 메시(Mesh) 기능을 통해 복잡한 형상도 LS-DYNA 해석에 적합한 유한요소 모델로 만들어 준다.     ■ 더욱 자세한 내용은 PDF를 통해 제공됩니다.