마이다스아이티가 ‘마이다스 CAE 페스타(MIDAS CAE FESTA)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 중소·중견기업 설계 엔지니어의 역량을 강화하고, 국내 CAE 산업 경쟁력을 높이기 위해 기획됐다. CAE 기술은 제품 설계와 개발에 있어 핵심 기술로 떠오르고 있지만, 높은 소프트웨어 비용과 학습 장벽으로 인해 중소기업의 도입이 낮은 실정이다. 마이다스아이티는 ▲CAE 익스피리언스(CAE Xperience) ▲CAE 부트캠프(CAE Boot Camp) ▲CAE 익스퍼트 웨비나(CAE Expert Webinar) 등 세 가지 프로그램을 통해 누구나 CAE 기술을 기초부터 실무까지 체계적으로 배우고 적용할 수 있도록 지원한다는 계획이다.     이번 마이다스 CAE 페스타는 CAE 소프트웨어 체험형 이벤트, 구조, 유동해석 집중 교육 과정, 전문가 세미나 등의 프로그램으로 구성되어 있으며, 각 프로그램을 통해 마이다스아이티의 CAE 소프트웨어인 메시프리(MeshFree)와 NFX STR/CFD를 경험할 수 있다. 복잡한 메시 생성 과정 없이 원형 CAD 모델 그대로 해석 가능한 메시프리와 유체 흐름 및 열을 가시적으로 분석하는 NFX STR, 그리고 강성, 진동, 열 문제를 신뢰성 있게 검토 가능한 NFX CFD는 설계 효율 향상과 외산 대비 합리적인 도입 비용 등을 강점으로 내세우고 있다. ‘CAE 익스피리언스’는 누구나 쉽고 빠르게 CAE 기술을 경험할 수 있도록 마련된 체험형 이벤트다. 참가자는 마이다스의 CAE 소프트웨어를 활용해 직접 예제 모델을 해석하며 기술 개념을 익힐 수 있으며, 참여자 전원에게 경품 기회도 제공된다. ‘CAE 부트캠프’는 CAE를 실무에 적용하고 싶은 엔지니어를 위한 집중 교육 프로그램이다. 기초부터 실무까지 단계별 교육을 제공한다. 마이다스아이티에서 200만 원 상당의 교육비를 지원하며, 참가자는 체계적인 커리큘럼을 통해 해석 역량을 한층 더 강화할 수 있다. ‘CAE 익스퍼트 웨비나’에서는 업계 전문가가 최신 해석 기술 및 활용법에 대해 소개한다. 오는 3월에 오픈되는 이번 웨비나는 ‘열교환기 시스템 수치 해석 설계’를 주제로 진행될 예정이다. 마이다스아이티 관계자는 “국산 CAE 소프트웨어가 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 기술 보급과 인재 양성이 필수”라면서, “앞으로도 지속적인 교육과 지원을 통해 CAE 기술 확산에 기여하겠다”고 밝혔다. 마이다스 CAE 페스타의 각 프로그램에 대한 세부 정보 및 신청 방법은 마이다스 MTS 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

오라클은 국내 AI 기업인 업스테이지가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 AI 모델 개발 및 배포를 가속화하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 구축했다고 밝혔다. 업스테이지는 자체 사전학습 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’와 AI OCR 설루션 ‘다큐먼트(Document) AI’ 등 자사 AI 모델의 복잡한 학습 과정을 신속히 처리하고 지원할 강력한 인프라가 필요했다. 또한, 연구개발(R&D) 강화를 위해 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 더 빠르고 확장이 가능한 AI 설루션을 고객에게 제공하기 위해 클라우드 서비스를 확장하고자 했다. 업스테이지는 고성능 컴퓨팅 요구사항에 대해 경쟁력 있는 가격을 제공하는 OCI의 장점과 AI 워크로드에 최적화된 인프라로 지연시간이 짧은 네트워크 클러스터를 제공하는 점을 높이 평가했다. 업스테이지는 OCI의 GPU 워크로드에 최적화된 네트워킹과 베어메탈 서비스를 통해 AI 모델 훈련 및 배포 시간을 크게 단축할 수 있었다. 이를 통해 운영 효율이 향상되었고, AI 설루션을 시장에 더 빠르게 출시할 수 있게 되었다. 이러한 혁신은 업스테이지가 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 고급 AI 기반 제품 및 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다. 업스테이지는 OCI를 활용해 AI 성능 개선 및 서비스 확장에 중점을 두고 있으며, 오라클 데이터베이스 23ai와의 연동을 통해 더 빠른 AI 배포와 글로벌 확장이 가능해질 것으로 예상하고 있다. 향후 업스테이지는 오라클과의 새로운 협력 기회를 활용하여 글로벌 고객을 위한 안전하고 규정을 준수하는 AI 서비스를 제공한다는 계획이다.     업스테이지의 김성훈 대표는 “이번 OCI 도입은 업스테이지의 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 이정표가 될 것”이라면서, “업스테이지는 OCI의 고성능 컴퓨팅과 확장성을 기반으로 자체 모델 고도화에 박차를 가하는 한편, 오라클과의 협력을 통해 글로벌 AI 시장에서 더 많은 혁신을 이끌어낼 것”이라고 전했다. 한국오라클의 김성하 사장은 “국내의 대표 AI 혁신 기업으로 부상하고 있는 업스테이지의 OCI 채택 및 활용은 오라클이 AI 워크로드에 최적화된 클라우드 기반을 제공하고 있음을 의미한다”면서, “한국오라클은 업스테이지가 앞으로 업스테이지와 함께 AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 협력을 강화할 것이며, 업스테이지가 국내 시장을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

어도비가 학생부터 인디 영화 및 다큐멘터리 제작자, 영상 전문가까지 모든 수준의 영화 제작자를 지원하는 새로운 혁신을 발표했다. 영상 편집자는 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)에서 베타로 이용 가능한 새로운 미디어 인텔리전스(media intelligence) 및 검색 패널(search panel)을 통해 특정 클립을 찾기 위해 수 기가바이트의 파일을 검색하지 않고도 파일 라이브러리에서 필요한 클립을 빠르게 찾을 수 있다. 또한 비효율적이고 많은 비용 투입이 필요한 다국어 캡션 생성을 자동화하는 새로운 AI 구동 캡션 번역(caption translation, 베타)으로 전 세계 시청자와 손쉽게 소통할 수 있다. 애슐리 스틸(Ashley Still) 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud) 수석 부사장 겸 총괄은 “어도비는 영화 제작자가 스토리를 전달하고 크리에이티브 비전을 실현하도록 지원하는 데 힘을 쏟고 있다”면서, “이번 프리미어 프로의 혁신은 크리에이티브 전문가가 작업 시간을 단축하고 커리어를 쌓아 전 세계 관객을 사로잡고 이들에게 영감을 주는 데 집중할 수 있도록 돕는다”고 말했다.     어도비는 프리미어 프로 업데이트를 통해 영화 제작자가 장면에서 콘텐츠를 쉽게 식별하고 푸티지를 빠르게 검색하며 몇 초안에 전 세계에 배포할 수 있는 기능을 제공해 영상 후반 작업의 워크플로를 가속화한다.  프리미어 프로의 새로운 AI 구동 미디어 인텔리전스 및 검색 패널(베타)을 사용하면 편집자는 원하는 시점에 필요한 장면을 정확하게 찾을 수 있다. 미디어 인텔리전스는 개체, 위치, 카메라 각도, 촬영 날짜, 카메라 유형 등 메타데이터를 포함한 클립 콘텐츠를 자동 인식해 직접 장면을 찾는 수고를 덜어준다. 편집자가 새로운 검색 패널에 필요한 클립 유형을 입력하면 미디어 인텔리전스는 알아서 필요한 작업을 진행하고 원하는 장면을 검색한다. 영화 제작자가 전 세계에 콘텐츠를 배포하고 참여도와 접근성을 높이면서 캡션의 역할이 그 어느 때보다도 중요하지만 수동 번역으로 인해 속도가 느리고 워크플로가 중단되거나 추가 비용이 투입되는 경우가 많았다. 프리미어 프로에서는 17개 언어로 네이티브로 제공되는 캡션 번역(베타)을 통해 빠르고 정확하게 새로운 시청자 층을 확대할 수 있다.     한편, 애프터 이펙트에는 모션 전문가의 요구사항을 반영한 기능이 개선됐다. 컴포지션 전체를 더욱 빠르게 재생할 수 있는 캐싱 개선(Improved Caching)으로 최소 사양을 충족하는 모든 컴퓨터에서 캐싱하는 순간 컴포지션 전체를 재생할 수 있다. 그리고, 향상된 HDR 지원(Improved HDR Support)으로 HDR(High Dynamic Range) 콘텐츠를 정확하게 가져오고 모니터링하며 내보낼 수 있어 더욱 밝고 생생한 모션 디자인 작업이 가능하다. 이 밖에도 어도비는 프레임닷아이오(Frame.io)에서 캐논(Canon) 제품 대상의 카메라 투 클라우드(Camera to Cloud, C2C) 지원을 확대했다고 전했다. 사용자는 프레임닷아이오를 통해 캐논 EOS C80 및 EOS C400 카메라에서 직접 고품질 영상을 자동 업로드 및 액세스할 수 있어, 실시간 협업은 물론 영상 워크플로를 가속화하고 보다 원활한 영상 제작 및 후반 작업을 할 수 있다. C2C는 촬영과 동시에 자동으로 미디어를 업로드하기 때문에 수동으로 파일을 전송할 필요가 없어 워크플로를 개선할 수 있다. 이 기능을 통해 미디어를 즉시 사용하고 프레임닷아이오의 크리에이티브 관리 툴을 이용한 실시간 협업이 가능해져, 콘텐츠 제작을 가속화하고 팀이 분산된 상황에서의 어려움을 해소하며 프로젝트 지연을 줄일 수 있다.

엔비디아는 개발자가 활용할 수 있도록 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 프리뷰로 제공한다고 밝혔다. 개발자들은 딥시크-R1 모델을 활용해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 테스트하고 실험할 수 있으며, 이는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼의 일부인 NIM 마이크로서비스로 제공될 예정이다. 딥시크-R1은 최첨단 추론 기능을 갖춘 오픈 모델이다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델은 직접적인 답변을 제공하는 대신 쿼리에 대해 여러 번의 추론 패스(inference passes)를 수행해 연쇄 사고, 합의, 검색 방법을 거쳐 최상의 답변을 생성한다. R1은 논리적 추론, 사고, 수학, 코딩, 언어 이해 등이 필요한 작업에 대해 높은 정확도와 추론 효율을 제공한다. 이러한 일련의 추론 패스를 수행해 최적의 답변에 도달하기 위해 추론을 사용하는 것을 테스트 타임 스케일링(test-time scaling)이라고 한다. 모델이 문제를 반복적으로 ‘사고’할 수 있게 되면 더 많은 출력 토큰과 더 긴 생성 주기가 생성되므로 모델 품질이 계속 확장된다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델에서 실시간 추론과 고품질 응답을 모두 구현하려면 상당한 테스트 타임 컴퓨팅이 중요하므로 더 큰 규모의 추론 배포가 필요하다.     딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 단일 엔비디아 HGX H200 시스템에서 초당 최대 3872개의 토큰을 전송할 수 있다. 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 업계 표준 API를 지원해 배포를 간소화한다. 기업은 가속 컴퓨팅 인프라에서 NIM 마이크로서비스를 실행해 보안과 데이터 프라이버시를 극대화할 수 있다. 또한, 기업은 엔비디아 네모(NeMo) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 파운드리(AI Foundry)를 사용해 AI 에이전트를 위한 맞춤형 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스를 생성할 수 있다. 딥시크-R1은 거대 전문가 조합 방식(Mixture-Of-Experts, MoE) 모델이다. 다른 인기 있는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)보다 10배 많은 6710억 개의 파라미터를 통합해 12만 8000개의 토큰이라는 인풋 컨텍스트 길이(input context length)를 지원한다. 또한 이 모델은 레이어당 많은 전문가를 활용한다. R1의 각 레이어에는 256명의 전문가가 있으며, 각 토큰은 평가를 위해 8명의 별도 전문가에게 병렬로 라우팅된다. R1에서 실시간 답변을 제공하려면 추론을 위해 모든 전문가에게 신속한 토큰을 라우팅하기 위해 높은 대역폭과 짧은 지연 시간의 통신으로 연결된 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 많은 GPU가 필요하다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스에서 제공되는 소프트웨어 최적화와 결합해 NV링크(NVLink)와 NV링크 스위치(Switch)를 사용해 연결된 8개의 H200 GPU가 장착된 단일 서버는 초당 최대 3872개의 토큰으로 6710억 개의 파라미터로 구성된 전체 딥시크-R1 모델을 실행할 수 있다. 이러한 처리량은 모든 레이어에서 엔비디아 호퍼(Hopper) 아키텍처의 FP8 트랜스포머 엔진과 MoE 전문가 통신을 위한 900GB/s의 NV링크 대역폭을 사용함으로써 가능하다. 실시간 추론에는 GPU에서 모든 초당 부동 소수점 연산(FLOPS)의 성능을 끌어내는 것이 중요하다. 엔비디아는 “차세대 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 최대 20페타플롭의 피크 FP4 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 5세대 텐서 코어(Tensor Core)와 추론에 특별히 최적화된 72-GPU NV링크 도메인을 통해 딥시크-R1과 같은 추론 모델의 테스트 시간 확장을 크게 향상시킬 것”이라고 전했다.

시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (2)   지난 호에서는 ‘시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈’이라는 제목의 연재 첫 번째 주제로 모든 행동의 원동력이 되기도 하는 ‘호기심’에 관해서 소개하였다. 우리가 세상을 어떻게 바라보고 어떻게 이해하는지에 관해서 생각해 보았다. 이번 호에서는 우리가 바깥세상에 대한 정보를 어떠한 방식으로 얻고 어떻게 이해의 폭을 넓혀가고 그렇게 얻은 정보를 어떻게 활용하는지를 ‘암중모색’이라는 단어를 통해서 살펴보도록 한다. 이러한 행동은 한시도 쉴 새 없이 일어나는 일이지만 순간적으로 일어나는 일이기도 하고, 너무나 익숙한 나머지 의문을 품는 일이 드물다. 매우 당연한 현상으로 받아들이는 것이 자연스러울 수도 있지만 한 번쯤은 유체 이탈해서 자연과 반응하는 자기 모습을 관찰하는 것도 ‘시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈’을 이해하는 데 도움이 될 듯하다.    ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 바깥세상의 정보는 마치 어둠 속에서 암중모색하듯 감각기관을 통해서 얻은 정보를 바탕으로 대상을 알아가는 과정과 같다.    암중모색 앞이 전혀 보이지 않는 칠흑 같아 어두운 전혀 가본 적도 없는 미지의 공간에 들어가게 된다면 어떤 일이 일어날까? 우선 두려움이 엄습해 올 것이다. 자신이 어디에 있는지, 앞으로 무슨 일이 일어날지 알지 못하기 때문에 마음이 몹시 불안해질 것이다. 시간이 조금 지나면서 신체에 위험이 없다고 판단되면 자기가 있는 곳에 관한 정보를 얻고 싶은 ‘호기심’이 생길 것이다. 그러나 앞이 전혀 보이지 않으므로 눈이 있어도 무용지물이다. 그 상황에서 벗어나려고 해도 주변의 상태를 알지 못하면 대책을 세울 수도 없다. 어둠 속에서 시각을 제외한 여러 가지 감각기관을 사용하여 상황 파악에 도움이 될만한 정보를 수집하여 그동안의 경험으로 축적해 온 자신만의 데이터베이스를 활용하여 어떤 결론을 얻게 될 것이다. 그야말로 ‘암중모색(暗中摸索)’ 상태가 된다.(그림 1)  우리가 바깥세상의 정보를 수집하는 안테나의 역할을 하는 다섯 가지 감각을 오감이라고 부른다.(그림 2) 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각을 통하여 정보를 수집하여 데이터베이스화하여 의식작용을 거쳐서 각종 판단을 하게 되는데, 시각이 약하면 약한 대로 없으면 없는 대로 자신만의 데이터베이스를 만들어 활용하게 되는 것이다. ‘암중모색’이라고 하면 단어의 의미에 집착하게 되어 시각에만 국한되는 느낌을 지울 수 없지만, 모든 미지의 세계를 탐색하는 과정이 이와 같다. 우리 주변에는 앞을 전혀 보지 못하는 시각 장애인도 있고 전혀 듣지 못하는 청각 장애인도 있다. 몇 년 전에 전 세계적으로 유행했던 코로나바이러스 감염 후유증으로 후각 또는 미각을 잃었던 환자분들도 계셨다. 환경의 정보를 받아들이는 여러 종류의 안테나(감각 기능) 중에서 일부가 고장 나거나 성능이 약화하였던 것이라고 할 수 있다.   그림 2. 바깥세상의 정보를 얻는 안테나 역할을 하는 다섯 가지 감각(오감)과 의식의 관계   이 세상은 나의 사정과 무관하게 아무 일도 없던 것처럼 돌아간다. 우리가 얻을 수 있는 정보의 질과 양이 다를 뿐이며, 개인적으로 축적해 온 데이터베이스의 내용과 활용 방법과 효율이 다를 뿐이다. 때로는 초음파, 엑스선, 적외선, 자외선 등을 이용하여 다양한 정보를 우리가 인지할 수 있는 시각 정보로 변환하여 활용할 수 있는 기기를 ‘암중모색’ 프로젝트의 보조수단으로 활용한다.   둥근 지구를 본 사람들 오늘날 ‘지구가 둥글다’라는 것은 초등학생도 아는 상식 중의 상식이다. 옛날에는 어땠을까? 해가 동쪽에서 뜨고 서쪽으로 지면 보이지 않으므로, 대부분의 사람은 땅은 평평하고 땅의 가장자리로 가면 낭떠러지가 있을 것이라고 믿었다. 그것이 그 당시의 상식이었다. 우리와 같은 오감으로 ‘암중모색’하여 내린 당시의 결론이다. 고대 그리스의 철학자 탈레스(Thales)는 지중해를 항해하면서 관찰한 땅의 모양을 근거로 땅은 원형 방패처럼 가운데가 부풀어 오른 원반형이라고 주장하였다. 그리고 이를 근거로 피타고라스(Pythagoras)는 지구가 둥글며, 완전한 구형이라고 주장했다. 그러나 중세 유럽에서는 종교적인 이유로 지구가 둥글다는 것을 부정하고 지구가 평평하다고 생각했다고 잘못 알려져 있다. 중세에도 관련 분야의 지식에 접근이 가능한 학자는 고대의 연구를 받아들여 지구가 둥글다고 생각했다. 이 시대에는 지동설과 천동설이 논쟁의 중심이었다. 기원전 4세기경 그리스의 알렉산드로스 대왕(Alexander the Great)이 활약하던 헬레니즘(Helenism) 시대에 이미 완성된 천동설은 지구가 둥글다는 지구 구형설을 전제로 성립된 것이었다. 그러나 그들은 여러 가지 현상을 통해서 지구가 둥글 것이라는 ‘암중모색’의 결과를 도출했을 뿐이다. 아무도 실제의 지구 전체의 모습을 보지 못했다.   그림 3. 지구의 전체 모양과 크기는 어떻게 확인할 수 있었을까?    적도 지름 1만 7756km의 지구의 전체 모습은 고궤도 인공위성의 비행 고도인 3만6000km 이상, 지구 적도 지름의 2배 이상 떨어진 거리에서 관측해야 가능하다.(그림 3) 따라서 지금까지 육안으로 지구가 둥글다는 것을 확인한 사람은 거의 없다. 지상으로부터 고도 400km의 궤도를 비행하는 국제우주정거장(ISS)에서조차 지구 전체의 모습을 한눈에 관찰할 수 없다. 국제우주정거장은 지구를 약 90분 만에 한 바퀴 돌 수 있는 속도로 이동하면서 다양한 실험, 연구, 지구 및 천체 관측을 수행하고 있다. 지구와 달의 평균 거리가 38만 4400km이므로 지구 전체의 모습을 볼 수 있는 고도인 3만 6000km는 지구와 달의 거리의 약 1/10에 해당한다. 기원 전 4세기의 ‘암중모색’의 결과가 현대 과학기술로 확인된 셈이다. 지구의 직경은 어떻게 측정했을까? 측정된 값은 얼마나 정확할까? 어디를 기준으로 측정했을까? 바닷물은 왜 지구의 표면에서 지구 중심을 향해서 낮은 곳을 채우며 구면을 형성하고 있을까? 해수면의 높이는 지구 어디에서나 같을까? 지금도 지구에 대해서 아는 것보다 모르는 것이 더 많다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전문적인 기계 설계 프로세스의 조합   지더블유캐드코리아는 전문 직업훈련교사인 ‘캐드신’과 협업하여 ZWCAD LM & ZWCAD MFG의 전문적인 기계 설계 프로세스를 다룬 영상을 제작하였다. ZWCAD(지더블유캐드) LM과 ZWCAD MFG는 제조업 및 기계 설계에 최적화된 CAD 설루션으로서, 해당 영상에서는 효율적인 설계 프로세스를 지원하는 다양한 기능을 소개한다. 이번 호에서는 ZWCAD LM과 MFG를 활용한 전문적인 기계 설계 프로세스를 심층적으로 다루며, 매크로와 리스프(LISP)를 활용한 부품 설계와 중심선 그리기 작업을 중점적으로 설명한다.    ■ 자료 제공 : 지더블유캐드코리아, www.zwsoft.co.kr   ZWCAD LM & MFG의 강점 ZWCAD LM은 ‘Limited MFG’의 약자로, 2D CAD 기능과 함께 기계 설계에 필수인 표준 부품 라이브러리와 주석 기능을 제공한다.  6만 개 이상의 표준 부품 라이브러리 : KS, JIS 등 국제 표준을 지원 STEP 파일 호환성 : 대용량 파일의 신속한 처리와 3D CAD 호환 리스프 및 매크로 지원 : 반복 작업 자동화 ZWCAD MFG는 LM의 확장 버전으로, 40만 개 이상의 표준 부품과 고급 기계 설계 도구를 제공한다.  파트 참조 기능 : 부품 리스트의 효율적 관리 영역 축척 : 다양한 축척의 도면 관리 기능 다중플롯 기능 : 대량 도면 출력 시 효율 극대화   리스프를 활용한 부품 설계 리스프(LISP)는 ZWCAD LM과 MFG의 핵심 자동화 기능으로, 반복 작업을 대폭 줄이고 생산성을 높여준다.    2D 중심선 그리기 - 리스프 활용 *.lsp 파일을 로드하여 중심선 생성 단축키로 전체 홀의 중심선을 한 번에 자동 생성 대량의 홀을 가진 도면에 적합   ZWCAD MFG의 파트 참조를 활용한 부품 리스트 관리 ZWCAD MFG의 파트 참조 기능은 대규모 부품 리스트를 효율적으로 관리하는 데 강력한 도구이다. 사용자는 도면에 파트 참조 객체를 삽입하여 직접 부품 정보를 입력할 수 있으며, 해당 객체가 삽입될 때 부품 리스트가 자동으로 업데이트된다. 이를 통해 데이터의 정확성을 유지하고, 실시간으로 정보를 반영할 수 있어 오류를 방지할 수 있다.    ZWCAD LM의 다중프레임 설정 및 공차   그림 1. 다중 프레임 설정 기본 세팅   그림 2. 다중 프레임 영역 지정   ZWCAD LM은 기계 설계에 필수적인 기능을 제공하며, 특히 다중프레임 설정과 공차 기능은 설계의 정확성을 극대화한다. 다중프레임 설정 기능은 부품 크기에 맞춰 자동으로 축척을 조정하는 기능으로, 기존 도면 양식을 복사해 사용하는 번거로움을 해소해준다. 영역을 지정하는 것만으로 도면 크기에 맞는 척도가 자동으로 설정되며, 표제란의 편집 대화상자에서 내용을 쉽게 수정할 수 있다.   그림 3. 치수를 더블 클릭하고 대화상자에서 공차 입력   그림 4. 쉬운 공차 조회   공차 기능은 치수의 정확성을 유지하고 기계 장치의 원활한 조립을 보장하기 위해 필수이다. ZWCAD LM에서는 치수를 더블 클릭하고 끼워맞춤 공차나 일반 허용차를 간편하게 입력할 수 있다. 시각적으로 제공되는 끼워맞춤 공차 옵션은 설계자가 쉽게 적용할 수 있도록 도와준다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (9)   이번 호에서는 크레오 11(Creo 11)이 모델 기반 정의(Model-Based Definition, 이하 MBD) 워크플로를 혁신적으로 개선해 설계와 제조 프로세스의 효율성을 높이고 데이터의 명확성을 강화한 내용을 알아보자. 특히, 주석 관리, 조합 상태, 상속 모델, 표 생성 및 관리 등에서 사용자 경험을 크게 향상시킨 부분을 중점적으로 살펴보자.    ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   MBD에서 테이블 생성 및 활용 방법     모델을 열어 MBD 작업을 진행하기 위해 보기 관리자 아이콘을 선택하여 ‘모두’ 탭에서 ‘결합된 보기 표시’를 체크하고 보기 관리자 창을 닫는다.     사전에 생성한 보기들이 아래 탭에서 쉽게 전환할 수 있게 되어 MBD 작업을 편하게 할 수 있다.     크레오 11에서는 주석 달기에서 기존 도면 작업과 같이 테이블을 삽입하는 기능이 새롭게 추가되었다. MBD 작업을 위해 ‘주석 달기’ 탭으로 이동하여 5×4 테이블을 생성한다.     테이블을 생성한 후, 위쪽의 대시보드에서 테이블 속성 값을 바로 변경할 수 있다. 또한, 생성된 테이블을 선택하면 나타나는 팝업 창을 통해서도 속성 값을 편리하게 수정할 수 있다. 두 가지 방법 모두 테이블 속성을 빠르고 직관적으로 관리할 수 있도록 돕는다.      기존에 만들어 둔 테이블은 파일에서 테이블 삽입이나 빠른 테이블 기능을 통해 불러와 재사용할 수 있다. 이를 통해 필요한 테이블을 효율적으로 관리하고 작업 시간을 줄일 수 있다.      ‘파일에서 테이블 삽입’을 선택하여 배치하려는 테이블 파일을 불러온다.     불러온 테이블을 화면에 배치하고 이동하려는 모서리를 선택하여 Shift를 누른 상태로 드래그하면, 배치된 방향을 기준으로 수평/수직의 형태로 이동할 수 있다. Shift를 누르지 않고 드래그하면 임의대로 배치 이동을 할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략   최근 디지털화가 화제가 되고 있지만 제조업의 디지털화는 1980년대 중반부터 이미 시작되었다. 예를 들어 2D 도면, BOM(Bill of Material), 서표 등의 디지털화는 상당한 효율 향상 효과를 가져왔다. 다음으로 1995년경부터 설계의 3D화가 시작되어, 21세기에 들어서는 3D 도면의 일반 보급이 전 세계에서 시작된다. 이 3D 도면에 의해 ‘도면대로의 제조’가 가능하게 되어, 세계적으로 형상 품질의 균등화와 표준화가 진행되고 우리나라의 제조 품질 우위가 사라지기 시작했다. 또한 형태 및 제어 알고리즘을 포함한 기능 성능을 디지털로 표현할 수 있는 가상 모델은 그 자체가 제품 자체의 현실적인 성능을 보여주기 때문에, 기존의 현실적인 제품과 같은 비즈니스 대상이 되었다. 제조 비즈니스 모델의 변화도 이미 시작되었다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   가상 엔지니어링 디지털화, 3D 도면화의 보급 후 2010년경부터는 자동차 산업을 중심으로 부품과 모듈의 형상을 표현하기 시작했다. 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델의 융합된 가상 (사실상) 모델을 기반으로 새로운 개발 및 제조 시스템의 보급 전개가 시작되었다.   기존의 개발·제조 흐름 제품 개발·제조에서는 기획/브랜드 단계, 구상 설계 단계, 상세 설계 단계를 거쳐 양산 검토, 세일즈 전개 검토의 흐름이 존재한다.(그림 1) 각 기술자, 전문가에 의해 단계마다 제품의 사양이 숙성 최종적으로 사양이 결정되고 양산된 후 각 고객에게 제품이 전달되었다. 기존에 초기 검토·설계 단계의 기획/브랜드, 구상 설계의 공정은 콘셉트나 목표 등을 정합하는 주요 목적으로 영업, 경영, 기획, 제품 개발 각 전문 분야의 리더 등을 중심으로 회의실에 모여 과거 데이터, 시장의 요망 등을 고려하여 기획/브랜드, 구상을 결정했다.   그림 1. 기존 제품 개발의 흐름   그 후 구체적인 형상이나 기능 설계를 실시하는 상세 설계로 옮겨, 프로토타입을 이용한 실험을 중심으로 한 검증을 반복한다. 이 단계에서는 CAE(Computer Aided Engineering) 기술도 이용하면서, 물건(실기) 베이스에서의 사양의 검증과 구조도 포함한 보증을 중심으로 행해진다. 이 때문에 큰 공수와 기간이 필요하지만, 이 상세 설계 단계가 없으면 제품의 설계·제조로 진행되지 않았다. 여기서는 제품 사양 숙성과 구조 현장과의 맞춤형이 행해져 구조의 효율화도 고려되어, 코스트 경쟁력이 높은 우리나라 품질의 제품이 태어나는 우리나라의 것 만들기의 기반이 되었다.   새로운 개발·제조의 흐름의 성립 제품을 시장화하는 방법과 흐름은 유럽에서 시작하여 세계의 제조업을 크게 변화시키고 있다. 종래는 회의실에서 이루어진 제품의 개념, 기본 기능 사양의 목표 등을 결정하는 초기 검토·설계 기획/브랜드, 구상 설계 단계에서 설계의 전 사양, 제조 검토 전 요건이 정해지는 기술과 환경이 움직이기 시작했다.(그림 2) 이것이 가상 엔지니어링이다.   그림 2. 가상 엔지니어링의 제품 개발    가상 엔지니어링에서는 부품 및 모듈의 형상을 표현하는 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델을 융합한 가상 모델이 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 및 공급업체 간에 공유되고, 설계 및 구조의 상세한 모든 사양과 모든 요건의 검증을 정확하게 실시하는 기술과 환경이 제공된다. 여기에서 이루어지는 것은 물건 대신 가상 모델을 이용한 정합의 일종이라고 생각하면 알기 쉽다. 이 가상 모델을 통해 개발하는 모습은 모델 기반 개발이라고도 불린다. 이 모델 기반 개발에 대해서는 우리나라의 모델 기반 개발과는 정의의 범위가 다르다고 생각되므로 그 상세에 대해서는 다음에 설명한다. 가상 모델을 연계한 개발 플랫폼은 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 등 각 분야의 기술과 콘셉트를 각 분야를 초월한 융합을 실시하는 개발·제조 기반의 개혁을 전 세계에 가져오기 시작했다.   새로운 엔지니어링 환경의 성립 CAE와 CAD/CAM의 연계 설계 및 제조 CAD/CAM과 실험 대신 해석하는 CAE는 21세기에 들어설 때까지 연계되지 않았으며, CAD/CAM 분야와 CAE 분야는 각각 다른 디지털 환경이 존재했다. 따라서 설계에서 CAE를 활용하는 설계 검토를 실시하기 위해서는 설계자 이외에 CAE 기술자가 대응하는 것이 주를 이루었다. 그러나 대부분의 설계 현장에서는 설계와 CAE에 의한 설계 사양 검토의 동기화가 어려운 상태가 계속되고 있었다. 21세기가 시작된 2001년에는 자동차 산업에서 범용 CAD 시스템 상에서 CAE 해석을 할 수 있게 되어, CAD 환경과 CAE 환경이 연계되었다. 이 때부터 분리된 CAE에서 CAD/CAM/CAE을 연계한 공통 디지털 환경/설계/분석/제조 협력 체제가 시작되었다.   데이터, 모델과 연계 CAE 해석은 당초 강도/강성/NV(소음·진동) 분야가 중심이었지만, 그 후 차량 전체의 거동, 차체 주위의 유체 해석 등 모든 CAE 분야를 설계 단계에서 해석할 수 있게 된다. 많은 분야에서 CAE 해석 기술이 넓어졌기 때문에 해석, 제조 등 모든 분야의 검토를 설계자가 실시하는 것이 아니라, 설계 단계에서 해석 부문이나 제조 부문 등의 엔지니어가 설계와 동기화된 검토를 가능하게 하는 환경 기술과 매니지먼트 기술의 연구가 시작되었다. 특유라고 불린 협업이 가상 환경에서 광범위하게 이루어지게 되었다고 말할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 메시 작업 이후 유동 흐름 및 물리 모델을 설정하는 과정을 살펴본다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   흐름 및 물리 모델 설정 메시 프로세스를 완료한 후 흐름 및 물리 모델을 설정하는 것은 정확한 예측을 위한 토대를 마련하는 중요한 작업이다. 이 프로세스에는 미묘한 터보기계 흐름 역학을 포착하는 데 중요한 적절한 층류 또는 난류 모델을 선택하는 것이 포함된다. 또한 재료 특성 지정, 경계 조건의 신중한 구성, 초기 조건 설정이 수반된다. 이러한 세부 사항에 주의를 기울임으로써 시뮬레이션 프레임워크는 복제하고자 하는 실제 물리적 시나리오를 반영할 수 있도록 잘 준비될 것이다.   머티리얼 프로퍼티 정의 재료 속성을 올바르게 지정하면 다양한 작동 조건에서 유체 또는 고체 재료의 물리적 거동을 사실적으로 캡처할 수 있다. 다음에는 지정해야 할 주요 머티리얼 프로퍼티가 나열되어 있다.  밀도 및 점도 : 유체의 경우 이러한 특성은 특히 관성 및 흐름 저항 측면에서 흐름 거동에 영향을 미치므로 정확한 밀도와 점도를 지정하는 것이 중요하다.  열적 특성 : 여기에는 열 전달과 관련된 시뮬레이션에 필수적인 비열 용량과 열전도도가 포함된다.  압축성 : 가스의 경우 밀도와 압력의 변화를 정확하게 모델링하려면 압축성 계수가 필요하다.  탄성 및 가소성(고체 재료의 경우) : FSI와 관련된 시뮬레이션에서는 유체 힘에 대한 구조적 반응을 예측하기 위해 탄성 및 가소성과 같은 기계적 특성이 필요하다. 재료 특성은 온도, 압력 및 기타 환경 요인에 따라 변화하는 경우가 많다. 특히 다양한 작동 조건이 예상되는 시뮬레이션에서는 이러한 변화를 고려하는 것이 필수이다. 재료 특성이 부정확하면 실제 성능과 상당한 편차가 발생하여 설계 프로세스가 잘못될 수 있다.   유동 모델 선택 시뮬레이션의 물리적 특성을 반영하기 위해 재료 특성을 정의했다면, 다음 단계는 적절한 유동 모델링 접근 방식을 선택하고 구현하는 것이다. 터보 기계의 흐름은 본질적으로 불안정(unsteady)하며 3차원의 점성, 불안정 효과의 조합으로 설명할 수 있다. 그러나 터보 머신의 설계는 다열 상호 작용(예 : 전위 효과 및 파동 전파), 난류(예 : 와류 흘림 및 2차 흐름), 설계 외 효과(예 : 회전 실속 및 서지), 외부 왜곡(예 : 돌풍 및 발생 바람), 블레이드 진동(예 : 플러터 및 강제 응답) 같은 현상으로 인한 불안정한 효과를 무시하고 안정된 유동 해석에 기반하는 경우가 많다.  <그림 1>에 제시된 흐름 모델은 불안정성을 올바르게 모델링하는 데 필수이다.    그림 1. 주기성 및 안정성을 기반으로 터보 기계의 불안정성을 포착하는 흐름 모델   Large Eddy Simulation(LES) & Detached Eddy Simulation(DES) : 터보 기계의 불안정한 현상을 포착하는 충실도 높은 모델이다. LES는 큰 난기류 스케일을 해결하고 작은 난기류 스케일을 모델링한다. 반대로 DES는 단단한 벽 근처의 RANS 방법과 벽에서 떨어진 영역의 LES 방법을 혼합하여 더 큰 규모의 난류 소용돌이와 흐름 분리를 포착한다. 두 방법 모두 난류와 불안정한 흐름 역학에 대한 상세한 인사이트를 제공하지만 계산 비용이 높다.  Reynold-Average Navier-Stokes(RANS) : RANS는 터보 기계의 안정적인 흐름 조건을 시뮬레이션하는 데 이상적이다. 이 접근 방식은 시간에 따른 NS 방정식의 평균을 구하여 평균 흐름 거동에 대한 통찰력을 얻는다.  Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS) : URANS는 시간에 따른 효과를 포착하기 위해 RANS 접근 방식을 확장한 것이다. 주기적 및 일시적인 실행 문제를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다. 주기적 현상은 시간 평균 주기적 솔루션과 섭동을 포함하며, 과도 실행 문제는 일시적인 시작 및 종료 시나리오와 같은 불안정하고 비주기적인 현상과 관련이 있다.  Frequency Domain Method : 주기적인 불안정 현상을 시뮬레이션하기 위한 계산 방식이다. 시간에 따른 해를 계산하는 대신 진동 주파수를 고려함으로써 불안정성으로 인한 정상 상태 효과를 분석할 수 있다. 이 방법은 특히 블레이드 통과 효과와 같은 주기적 응답을 캡처하는 데 유용하며, 전체 과도 시뮬레이션에 비해 계산 비용을 절감할 수 있다.   난기류 모델링 레이놀즈 응력이라고 하는 NS 방정식의 비선형 항은 일반적으로 다양한 난류 모델을 사용하여 모델링한다. 난류는 속도 및 압력과 같은 유체 속성이 평균값 주변에서 무작위로 예측할 수 없는 변화를 보이는 것이 특징이다. 일반적으로 레이놀즈 수가 400에서 2000 사이의 임계값을 초과할 때 나타난다. 특히 산업용 애플리케이션의 95%에서 임계 레이놀즈 수가 이 임계값을 초과한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.