매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스코리아가 6월 11일 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아(MATLAB EXPO 2024 Korea)’를 개최했다. 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가가 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 올해는 삼성전자, 현대자동차, 퀄리타스반도체, 한국전기연구원(KERI), 포스텍(POSTECH) 등 산업별 기술 전문가가 참석해 매스웍스 제품군을 활용한 기술 성과와 인사이트를 공유했다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 ‘디지털 엔지니어링을 위한 모델 기반 설계(MBD)의 영향력과 방향성’을 주제로 기조연설을 진행했다. 멀퍼 디렉터는 매스웍스의 솔루션이 설계 작업 자동화 및 디지털 시스템 확장을 통해 복잡한 시스템 설계 과정을 효율화해 디지털 엔지니어링에 기여한 바가 크다고 강조했다.   ▲ 매스웍스 아룬 멀퍼 인더스트리 디렉터   엑스포에서는 자동차 개발의 프로세스 효율성을 개선하기 위해 매스웍스의 소프트웨어를 사용한 메르세데스-벤츠의 사례가 소개됐다. 메르세데스-벤츠는 물리적 센서를 가상 센서로 전환하기 위한 워크플로를 구축하여 자동차 개발 시 센서 설치 및 유지보수 비용을 절감하고, 개발 속도를 이전의 수동 개발 공정 대비 6배 향상시켰다. 또한 메르세데스-벤츠는 매스웍스의 엔지니어와 협업해 딥러닝 모델을 자동차 ECU(전자 제어 장치)에 배포할 수 있는 코드로 변환하고 가상 센서 신경망을 구현한 뒤, 매스웍스의 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)와 시뮬링크(Simulink)를 활용해 자동차 센서를 시뮬레이션했다. 이외에도 고객 사례 발표에서는 매스웍스 솔루션을 활용한 모빌리티 분야의 다양한 디지털 엔지니어링 사례가 소개됐다. HL클레무브는 매트랩을 활용한 모델 기반 시스템 엔지니어링을 통해 신뢰성 높은 자율주행 소프트웨어 개발 사례를 소개하고, 현대케피코는 매트랩을 이용하여 모빌리티 제어기용 딥러닝 모델 설계와 학습하는 방법을 발표했다. 멀퍼 디렉터는 “모델 기반 설계의 기반이 되는 매스웍스의 제품과 워크플로는 이미 입증된 높은 안정성과 확장성을 보유한 플랫폼으로 엔지니어가 혁신적인 제품을 신속하게 설계하고 시장에 출시하도록 지원한다”면서, “약 25년간 모델 기반 설계는 시스템 복잡성의 증가, 새로운 기술의 등장과 규제 변화 등 산업의 요구 사항에 대응하며 첨단 엔지니어링 시스템을 개발하는 데 있어 디지털 엔지니어링의 근간이 되어 왔다”고 말했다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 엑스포에서 다양한 산업군의 전문가들이 매트랩과 시뮬링크를 비롯한 매스웍스 솔루션의 도입 성공 사례를 공유하는 자리를 마련하게 되어 기쁘다”면서, “매스웍스는 앞으로도 매트랩 엑스포와 같은 행사를 통해 정보 공유 및 네트워킹 자리를 통해 엔지니어링 분야에 새로운 인사이트를 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.

매스웍스는 협동로봇 전문기업인 유니버설 로봇이 파트너십 강화를 위해 ‘매스웍스 커넥션즈 프로그램(MathWorks Connections Program)’에 합류했다고 발표했다. 매스웍스는 매스웍스 커넥션즈 프로그램을 통해 자사 주요 제품인 ‘매트랩(MATLAB)’과 ‘시뮬링크(Simulink)’를 기반으로 보완적이거나 상용화된 제품, 교육훈련 및 컨설팅을 개발하고 배포하는 조직을 지원한다. 매스웍스는 2023년에 유니버설 로봇 플랫폼용 제품을 개발하는 300개 이상의 승인된 개발 업체로 구성된 유니버설 로봇 에코시스템의 UR+ 파트너가 됐다. 이후 양사는 협업을 통해 로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)를 위한 지원 패키지를 공동 개발해 출시했다. 이를 통해 엔지니어는 매스웍스의 매트랩 및 로보틱스 시스템 툴박스를 사용하여 매트랩 기반의 협동로봇 애플리케이션을 설계한 뒤, 시뮬레이션 및 테스트를 거쳐 유니버설 로봇의 협동로봇에 배포할 수 있다.     매스웍스의 짐 텅(Jim Tung) 펠로우는 “매스웍스의 UR+에 합류와 더불어 유니버설 로봇의 커넥션즈 프로그램 참여를 통해, 양사는 엔지니어의 고급 협동로봇 애플리케이션 개발을 지원하고 새로운 매스웍스 릴리스와의 높은 호환성을 지닐 수 있도록 더욱 노력하겠다”면서, “유니버설 로봇의 시장 리더십과 매트랩 및 시뮬링크의 높은 활용도는 시스템 통합업체 및 최종 사용자가 겪는 복잡한 자동화 워크플로 문제를 지속적으로 해결할 수 있도록 할 것”이라고 전했다. 유니버설 로봇의 예스퍼 킬데가르드 폴센(Jesper Kildegaard Poulsen) 디지털 에코시스템 선임 디렉터는 “자동화 대상과 방법의 범위를 지속적으로 확장하고 있는 유니버설 로봇은 매스웍스와 함께 로보틱스 엔지니어의 고급 협동로봇 애플리케이션 배포 과정을 간소화할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2024a(Release 2024a, 이하 R2024a)를 발표했다. 이번 R2024a는 AI 및 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 새로운 기능을 포함한다. 현재 약 6000개의 저궤도 위성(LEO)가 궤도를 돌고 있으며 수십억 달러의 민간 부문 자금이 우주 관련 기업으로 유입되면서, 위성 통신에 대한 관심이 높아졌다. 위성 통신 엔지니어는 매트랩/시뮬링크 R2024a의 위성 통신 툴박스(Satellite Communications Toolbox) 업데이트를 통해 시나리오를 모델링할 수 있다. 또한 R2024a는 위성 통신 시스템과 링크를 설계 및 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 표준 기반 툴을 제공한다. 이 툴박스는 RF 성분 및 지상국 수신기와 함께 물리 계층 알고리즘 설계와 테스트 파형을 생성할 수 있으며, 골든 레퍼런스 설계 검증을 수행할 수 있도록 지원한다.     이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox) ▲딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) ▲계측기 제어 툴박스(Instrument Control Toolbox)에 대한 주요 업데이트도 포함한다. 컴퓨터 비전 툴박스는 컴퓨터 비전, 3차원 비전, 비디오 처리 시스템을 설계와 테스트를 위한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공한다. 이 제품에는 2차원/3차원 비전 작업을 위한 알고리즘 설계, 데이터 레이블 지정, 코드 생성 기능이 포함되어 있다. 딥러닝 툴박스는 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이 툴박스는 트랜스포머와 같은 아키텍처를 지원하고, 파이토치(PyTorch) 및 텐서플로우(TensorFlow) 모델과 연동 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 계측기 제어 툴박스는 오실로스코프, 함수 발생기, 신호 분석기, 전력 공급장치, 분석 계측기와 같은 기기에 매트랩을 곧바로 연결할 수 있다. 계측기 탐색기(Instrument Explorer) 앱을 사용할 경우, 코드를 작성하지 않고 IVI 및 VXI 플러그 앤 플레이(Plug&Play) 드라이버 지원 기기를 관리할 수 있다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “엔지니어들이 무선 시스템의 빠른 진화에 대처하기 위해 디자인, 시뮬레이션 및 검증을 위한 활용성이 높은 통신 툴을 사용하는 것이 필수적”이라면서, “R2024a 업데이트는 차세대 통신 시스템 구현과 지원을 한층 수월하게 할 것”이라고 말했다.

MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (2)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호에서는 최근 들어 MBD가 주목받는 배경과 성공적인 MBD 활용을 위한 전략을 짚고, 향후 발전 전망에 대해서도 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD가 지금 주목받고 있는 이유 MBD가 최근 다시 주목을 받는 이유에 대해서 알아보고자 한다. 개개인 단위에서는 지금까지도 개발 부담의 증가를 해결하기 위해 보다 효과적인 디지털 기술의 도입을 모색해 왔다. 한편, 엔지니어링 체인 전체에서 각사가 지견을 공유하고 디지털 개발에 임할 수 있다면 고효율화를 도모할 수 있고, 여기에서 태어난 여유로부터 각사의 개성이나 경쟁력을 발휘하는 것도 가능하다고 할 수 있다. 한편 MBD 방법은 복잡한 요구에 대응하기 때문에 최첨단 개발의 장에서 기술적으로 계속 발전해 온 결과 개발 중의 어느 단계에서도 디지털 모델을 사용하는 것을 가능하게 한다. 이 협조 개발의 기운이 높아지는 것과 기술적으로 성숙하고 있는 모델 베이스 개발 수법의 특성이 매치한 것으로, 자동차 업계 전체가 MBD의 실현을 향해 크게 움직이기 시작했다.   기업이 MBD의 도입 시 현상 과제 - 경영 시스템의 진화 업계 연계를 포함한 각 기업의 노력에 의해 서서히 모델링 데이터의 통일이 진행되어 앞에서 설명한 바와 같이 산.관.학이 연계하는 네트워크가 구축되어 갈 것으로 기대할 수 있다. 각 기업에 있어서는 이것들을 베이스로 하면서 MBD의 실행력을 쌓아 가기 위해서, 다음 세 개의 관점을 가진 구체적인 대처(그림 1)가 필요하다. 자사의 기술력을 답습하여 가상 변환을 진행하는 것 인재를 육성하고 사내의 정착 계몽을 도모하는 것 연계 추진에 필요한 데이터 플랫폼의 구축을 진행하는 것   그림 1. MBD 도입 시 고려해야 할 세 개의 관점   이러한 세 가지 관점을 개별적으로 해결할 뿐만 아니라 밸런스 좋게 추진할 수 있는 매니지먼트 시스템에 각사를 진화시켜 나가는 것이 업계 변혁의 파도에 뒤처지지 않고, 보다 기업 가치를 높이기 위한 열쇠가 된다.(그림 2) 다음에는이 세 개의 관점을 설명한다.   그림 2. MBD 실행력의 획득   기술력의 가상 변환 - 각사 기술의 강점의 파악과 모델화 모델화에 있어서는 자사에서 지금까지 길러 온 기술의 분해(가시화)가 필요불가결하다. 자사 기술의 강점이나 해명할 수 없는 특성을 명확히 하는 것으로 모델이라고 하는 가상으로 변환하기 위한 베이스가 구축된다.(그림 3) 이를 근거로 체인지 매니지먼트의 의사 입력을 실시함으로써, 현장에서의 1D-CAE/3D-CAE의 지식과 실천, 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink) 등 툴 조작 스킬의 습득, MILS/SILS/HILS의 모델 환경 도입이 진행되어 자사 기술의 강점의 파악과 모델화를 통한 자사 기술을 유지한 고정밀 모델의 구현화에 연결된다.   그림 3. 기술력의 가상 변환   인재육성과 정착 계몽 - 모델 개발 스킬 DX 인재의 활약에 의해 MBD는 조직에 정착시킬 수 있다. 이것에는 디지털 인재의 육성뿐만 아니라 변환(transformation) 인재를 육성하는 양쪽이 중요하다.(그림 4) 모델링 기술을 가진 인재가 활약하는 것만으로는 특정 개발에 일시적으로 적용된 대처로 MBD가 끝날 수도 있다. 균형 잡힌 쌍방을 육성하고 조직으로서 지속적으로 평가함으로써, MBD의 효과와 혜택이 올바르게 조직 내로 침투하여 실행력이 정착하게 된다. 효율적인 설계자 육성을 위해서 먼저 부딪히는 도전은 설계자의 교육이다. 현재 설계에 종사하는 모든 멤버를 육성하는 데에는 시간과 비용이 든다. 우선 몇 명에 대해서만 육성을 하면 장애물은 그다지 높지 않다. 매트랩/시뮬링크의 세미나를 정기적으로 개최하고 기초 부분은 조기에 시작할 수 있다. 또 엔지니어링 회사에 설계 모델의 개발을 위탁해 함께 개발을 진행하는 것으로 노하우를 획득하면서 설계자를 육성하는 것도 하나의 방법이다.   그림 4. 인재육성과 정착계몽   데이터 플랫폼 구축 - 사내외의 모델 관리·공유를 신속하게 실시 MBD의 프로세스는 내부 구성 관리 시스템과 외부와의 협력 환경에서 수행된다. 사내외 데이터의 이력 추적을 하면서, 자주 실행되는 시뮬레이션 결과를 온타임으로 저장하는 데이터 플랫폼의 구축도 빠뜨릴 수 없다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (1)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호부터 2회에 걸쳐 R&D 영역에 있어서 향후 피할 수 없는 디지털 전환(DX)의 하나인 MBD에 대한 이해를 정리하고, 기업 조직이 어떻게 임해야 할 것인지에 대해 짚어보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문 이메일 | ilove.ohkr@gmail.com   MBD 발전의 배경 모델 기반 개발(MBD)이 주목받는 배경에는 자동차 시장의 요구가 CASE(Connected, Automated/Autonomous, Shared & Service, Electric)나 MaaS(Mobility-as-a-Service), 환경 대응으로 전환하고 한 기업이 단독으로 커버할 수 없는 보다 복잡하고 고기능이면서 고품질의 성능이 요구되는 시대에 들어간 것으로, MBD에 대해 새로운 요구가 더해진 것을 들 수 있다. 설계 개발 프로세스 측면에서는 시스템 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해 우선은 기능적 효율성을 실행하고, 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.   그림 1. MBD의 발전사   MBD를 살펴보기 전에 MBD 발전의 역사를 살펴보고자 한다.(그림 1) 1990년대를 전후해 CAD/CAM을 중심으로 한 형상의 디지털화가 추진되었다. 1990년대에는 CAD/CAM/CAE를 기반으로 시뮬레이션의 중요성을 인지하기 시작하였다. 특히 엔진 및 차체 골격 분야의 부분적 모델링에 집중되었다. 한편, 2000년대에 비로소 CAE/MBD 시뮬레이션을 고도화하고 프로토타입 없이 제품을 개발하려는 시도와 더불어 조립이 가속화되었으며, 전체 실차의 모델링과 CAE가 활발하게 추진되었다. 2010년대에 들어서는 MBD와 MBSE(Model Based Systems Engineering : 모델 기반 시스템 엔지니어링)에 대한 가상 엔지니어링과 시뮬레이션이 복합되어 생산 설비의 DX화 및 동시공학 개발이 도입되기 시작했다. 특히 2010년 이후의 MBD 적용은 C 코드를 사용해 제어 개발을 실시하고 있었지만, 디버그에 많은 공수를 필요로 하고 또한 하드웨어측(플랜트)의 반응은 직접 하드웨어를 연결할 때까지 파악할 수 없었다. 이후에 MBD의 첫 번째 개념이 등장한다. C코드 대신 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink)의 ‘모델’을 사용하고 제어 로직은 C 소스가 아닌 매트랩/시뮬링크로 표현함으로써, 하드웨어 측은 시뮬링크에서 작성된 미분 방정식을 기반으로 한 ‘모델’로 과도 상태 등을 간단하게 표현한다. 이를 통해 실제 기기의 테스트 횟수를 줄여 제어 로직을 개발할 수 있어, 개발의 효율화와 함께 조기에 문제를 발견하고 그에 대한 대책이 해결되었다. 2020년대 현재는 MBD 및 MBSE가 기법 개발과 인지 확대를 통해 활발하게 추진되고 있으며, 향후 2030년대에는 MBD/MBSE의 엔지니어링 체인 전체로 고효율의 개발이 추진될 것으로 기대한다. 최근 빠르게 발전하는 전기자동차의 CAE에 의한 성능 예측이 용이해져 디지털 개발이 가속화될 것으로 기대한다. 특히 기업 간의 시뮬레이션 모델을 활용할 수 있는 환경이 조성되어 활발한 개발 경쟁이 가속화되고, 설계기간 단축 및 비용의 절감에서 획기적인 전환이 이뤄질 것으로 확신한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 매스웍스코리아 주요 특징 : 항공우주/자동차/무선 통신 업계의 엔지니어 및 연구원을 위한 모델 기반 설계 단순화, 시뮬링크 폴트 애널라이저 및 폴리스페이스 테스트로 체계적인 시뮬레이션 수행 지원 등   매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 매트랩은 엔지니어 및 과학자를 위한 언어이자 알고리즘 개발, 데이터 분석, 시각화 및 수치 계산을 위한 프로그래밍 환경이다. 시뮬링크는 멀티도메인 및 임베디드 엔지니어링 시스템의 시뮬레이션 및 모델 기반 설계를 위한 블록 다이어그램 환경을 제공한다. 매스웍스는 “전 세계 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업의 엔지니어와 과학자가 이러한 제품군을 사용하여 기술 및 과학적 발견, 연구, 개발의 속도를 높이고 있다. 또한 매트랩 및 시뮬링크는 전 세계 여러 대학 및 교육 기관에서 기본 교육 및 연구 도구로 사용되고 있다”고 소개했다. 매트랩과 시뮬링크의 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다.   ▲ 시뮬링크 폴트 애널라이저 R2023b   R2023b에서 새로 발표된 신제품인 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 이 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다. 또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발/관리/실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있다. 또한, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다.   ▲ 폴리스페이스 테스트 R2023b   이번 R2023b는 매트랩과 시뮬링크 툴에 대한 다음과 같은 주요 업데이트를 포함한다. 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox) : 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox) : Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit) : DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox) : 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox) : 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화한다. 시뮬링크 데스크톱 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time) : 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행한다. 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox) : 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출한다. 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) : 5G, 위성, WLAN 및 FPGA, ASIC, SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계, 구현한다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”면서, “매트랩과 시뮬링크 R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　유니티, 디지털 트윈/XR/AI로 산업 분야서 실시간 3D 기술의 확대 추진 20　앤시스, 시뮬레이션 경험을 향상시키는 AI와 클라우드 솔루션 제시 23　AWS, “클라우드와 생성형 AI로 산업 분야의 혁신 뒷받침한다” 26　에릭슨엘지, “초저지연 5G 기술로 산업 현장의 디지털 전환 돕는다”   People&Company 28　알테어 밍 저우 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원　다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   Case Study 30　디지털 트윈으로 도시, 건물, 인프라를 재구성하는 6가지 방법　데이터의 실시간 3D 시각화 통해 설계/운영/교육 등의 경험 개선 34　건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 플랫폼 구축　BIM 데이터와 실시간 3D 기술 결합해 최적의 의사결정 지원   New Products 42　솔버 성능과 접촉 해석 속도 향상된 다물체 동역학 해석 소프트웨어　리커다인 2024 46　AI 기능 도입으로 설계 작업의 자동화 및 속도 향상　솔리드 엣지 2024 48　결함방지 테스트 및 요구사항 추적 기능 등 추가　매트랩 R2023b, 시뮬링크 R2023b 50　AI 및 HPC 기술 융합한 시뮬레이션 플랫폼　하이퍼웍스 2023 39　이달의 신제품   Column 56　여행에서 얻은 것 No.2 / 류용효　제주 즐기기 - 보고, 담고, 웃고, 걷고   52　New Books 54　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 61　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　생성형 AI 서비스 개발을 위한 라마 2 설치와 사용법 64　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (13) / 최영석　캐디안 2023의 3D 객체 그리기 기능 Ⅳ 67　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (7) / 천벼리　삼위일체 블록 라이브러리 70　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (4) / 이재홍　BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 내역 합산 프로세스 구축의 의미와 향후 과제   Cloud Computing 73　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (7) / 조상만　AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   Reverse Engineering 78　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (11) / 유우식　정보의 가시화 88　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　자동차 서스펜션 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (6) / 박수민　크레오 파라메트릭 10.0을 사용한 금형 설계 116　국내 E-CAD 시장 분석과 전장설계 활용을 위한 제언 (1) / 구형서　국내 E-CAD 제품 시장 분석   Analysis 98　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (3) / 나인플러스IT　복잡한 선박 형상의 메싱 간소화 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 권기태　딥러닝을 사용한 해석 데이터 기반 메타모델 살펴보기 109　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (6) / 김태현, 전형재　MBSE 프레임워크와 플랫폼의 역할   PLM 120　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (9) / 김성희　클라우드 기반의 아키텍처를 고려한 PLM     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기>>   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기>>    

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 5일 ‘수소연료전지를 포함한 전기 추진 시스템 개발’을 주제로 진행된 CNG TV에서는 매스웍스코리아 강효석 부장과 신행재 부장이 출연해 다중 스택 연료전지 및 배터리 추진 시스템, 에너지 관리 시스템 설계, 실시간 테스팅 및 프로토타이핑 등에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 매스웍스 강효석 부장, 신행재 부장   기후변화로 인해 전 세계적으로 이산화탄소 배출 규제가 시행되고 있다. 특히 운송 수단에서 발생되고 있는 이산화탄소 규제가 강화됨에 따라 배터리를 이용한 전기차량에 대한 개발 및 생산이 증가하고 있다.  하지만 무거운 중량과 장거리를 운행해야 하는 물류에서 사용되는 트럭이나 선박, 항공기에서는 배터리만으로는 운용하기에는 배터리 용량이 커지는 점과 효율이 떨어진다는 점 때문에 수소연료전지 차량에 대한 관심이 높아지고 있다. 수소연료전지는 높은 에너지 밀도로 화물 및 여객 운송 시스템(해상, 중장비, 철도, 오프로드, 항공 우주)에서 기존의 화석연료엔진에 대한 대안으로도 고려되고 있다.  매스웍스 강효석 부장은 “수소연료전지 차량은 탄소배출량이 없고 배터리 충전 없이 수소연료 주유를 통해서 주유시간이 빠르고 장거리 운행에 용이해 그린수소연료를 포함한 수소연료는 운송수단에 있어서 신뢰성 있는 기술로 주목받고 있다”고 설명했다.  실제로, 누베라(Nuvera)에서는 상용 디젤 엔진에서 발생하는 탄소배출량을 줄이기 위해 수소연료엔진을 개발했는데, 수소연료엔진에 대한 설계와 제어를 위해 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용했다고 한다.  강효석 부장은 “누베라는 모델 기반 설계를 이용하여 제어 알고리즘에 대한 거동을 시뮬레이션해 최적화할 수 있었고, 실시간 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 통해 전체적인 성능 평가를 수행할 수 있었다”고 소개했다.  매스웍스는 시뮬링크를 이용해 모델 기반 설계를 가속화할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 특히 모델 기반 설계를 활용하면 시뮬레이션 모델로부터 조기에 에러를 수정하여 개발 워크플로 앞단계에서 해결이 가능해 개발 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한 설계 단계에서 많은 테스트를 통해 설계에 대한 확신을 가질 수 있어서 ABB, 에어버스 등에서도 모델 기반 설계를 통해 개발 효율을 향상시키고 있다. 강효석 부장은 “수소연료전지 추진 시스템 개발을 위해 멀티 도메인 모델링 환경인 매스웍스의 심스케이프(Simscape)에서 손쉽게 설계를 할 수 있는데, 트레이드 오프 분석을 통해 배터리와 수소연료전지 구성에 대한 성능 평가를 수행할 수 있었다”고 말했다. 또한 “제어 로직과 코드 생성 검증까지 체계적인 검증을 수행해서 퀄리티가 좋은 워크플로임을 확인할 수 있었다”며, “모델을 재사용하여 손쉽게 실시간 테스팅 환경을 구축할 수 있었고, 실제 환경과 유사하게 구현해서 리스크 없이 테스트를 수행할 수 있었다”고 소개했다.        ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.