앤시스코리아가 ‘2024 한국산업지능화대상’에서 산업통상자원부 장관상(단체 부분)을 수상했다고 전했다. 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관하는 2024 한국산업지능화대상은 산업 지능화 생태계 조성과 산업 AI 내재화 확산을 목표로 ▲산업 데이터 활성화 ▲글로벌 공급망 확대 ▲우수 설루션 개발 등에서 뛰어난 성과를 창출한 단체와 개인에게 수여되는 상이다. 앤시스코리아는 글로벌 공급망 확대 부문의 성과를 인정받았다. “산업 AI 및 디지털 전환 생태계를 구축하고, 글로벌 시장에서 한국 산업의 경쟁력을 강화한 공적을 인정받은 결과”이면서 “국내 산업 디지털 전환(iDX) 지원 플랫폼을 통해 산업 현장에서의 디지털 전환을 가속화하고, 고성능 설루션 개발 및 보급을 통해 고부가가치 생태계를 조성하는데 중요한 역할을 수행해 왔다. 특히, 다양한 산업군에서 디지털 전환의 성공 사례를 만들며 산업지능화 확산에 기여하고 있다”는 설명이다.     앤시스코리아의 박주일 대표는 “이번 수상은 앤시스코리아가 집중하고 있는 글로벌 공급망 확대를 통한 디지털 전환 생태계 조성 노력을 인정받은 결과로 매우 뜻깊게 생각한다”면서, “AI와 디지털 전환이 산업 경쟁력을 강화하는 핵심 요소인만큼, 기술 혁신을 지속적으로 이어가며 더욱 많은 기업들과 협력해 나갈 것”이라고 말했다. 한편, 앤시스코리아는 “디지털 시뮬레이션 기술을 기반으로 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업군에서 디지털 전환을 지원하고 있다면서, “이번 수상을 통해 앤시스코리아의 기술력과 글로벌 리더십을 다시 한번 입증하며 디지털 전환 선도 기업으로서의 입지를 더욱 공고히 할 예정”이라고 밝혔다.

금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브   이번 호에서는 금속 적층제조 공정의 파라미터 최적화 단계에서 활용할 수 있는 앤시스 애디티브(Ansys Additive)의 다양한 기능에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박준혁 원에이엠 DfAM 팀의 선임연구원으로, 적층제조 특화 설계 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.oneam.co.kr   금속 적층제조(AM) 기법에서 공정 최적화 작업은 가변 가능한 파라미터 변수가 많아 최적화에 상당히 많은 시간과 비용이 소요된다. 앤시스 애디티브는 이러한 애로 사항을 개선하고자 직관적으로 적층 중 발생하는 변형 및 블레이드 크래시(blade crash)를 사전 예측하여 적층 실패를 줄여주는 애디티브 프린트(Additive Print) 기능과 single bead, porosity, microstructure 해석을 통해 효율적으로 공정 파라미터 최적화 작업을 수행할 수 있는 애디티브 사이언스(Additive Science) 기능을 제공한다.  이번 호에서는 금속 적층된 Al 합금의 single bead 해석을 통한 single bead 품질 안정영역 확보, porosity 해석을 통한 Hatch Distance 영역 확보, 마지막으로 microstructure 해석을 통한 소재 물성이 우수한 공정 파라미터 영역을 확보하는 방법 등 애디티브 사이언스의 기능에 대해 소개한다. 그리고, 해석 결과를 통해 통해 애디티브 사이언스를 활용하는 방안에 대해 소개하고자 한다.   금속 적층제조의 파라미터 해석을 위한 시뮬레이션 금속 적층제조 시장이 성장함에 따라 금속 적층제조 파라미터를 해석하기 위한 시뮬레이션 시장도 같이 성장하고 있다. 이번 호에서 활용하는 장비는 금속 적층제조 장비 시장의 70% 이상을 차지하는 L-PBF(Laser-Powder Bed Fusion) 방식으로, <그림 1>과 같이 분말을 한층 깔고 그 위로 선택적 레이저 조사를 통해 응고한 뒤 다시 분말을 한 층 더 도포하는 작업을 반복하여 제품을 생산하며, SLM(Selective Laser Melting)이라고도 부른다. 이 공정은 이러한 3차원 적층물 제작에 대해 기구적으로 명확한 메커니즘을 차용하고 있어, 공정 파라미터 최적화 및 변형에 대한 시뮬레이션을 적용하고자 하는 시도가 증가하는 추세이다.   그림 1. PBF(Powder bed fusion) 모식도   앤시스 애디티브는 크게 두 가지의 활용도를 갖는다. 첫 번째로 금속 적층제조에 대하여 미시적인 영역에서 공정 파라미터가 적층 제조물의 single bead, porosity, microstructure에 미치는 영향을 해석하는 애디티브 사이언스 기능이다. 이 해석 툴은 최소한의 실험을 통하여 직접 제조하지 않고도 해당 파라미터에서의 제조 품질을 예측할 수 있어, 적층제조 공정 최적화를 목표로 활용된다. 두 번째는 애디티브 프린트로, 거시적인 영역에서 적층 제조물의 잔류응력, 제조 중의 변형 예측, Blade Crash를 해석하고 이에 따른 보상 모델을 도출 및 서포트 보강을 통한 적층제조 안정성 확보에 목적이 있다. 애디티브 사이언스 기능은 시편 제조, 측정 및 해석 툴 활용 면에서 다양한 팩터(factor)를 제시하므로 전문 엔지니어에게 추천하며, 애디티브 프린트는 빠른 경향 분석 및 서포트 추가 등 한 번의 적층에 대한 안정성을 높이는데 적합하여 필드 엔지니어에게 사용을 권장한다. 기존 금속 적층제조 공정 파라미터 최적화를 수행하기 위한 시험은 <그림 2>와 같이 시편 제작부터 최종 단계인 광학 현미경 분석에 이르기까지 문헌에 의거한 파라미터 범위 선정, 시편 제작, 시편 절단. Polishing, Etching 등 복잡한 전처리 과정이 수반된다.    그림 2. 적층 공정 파라미터 분석 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스의 SimEDGE 2024 반도체·전자 분야 온라인 컨퍼런스에 초대합니다. 

앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  한국시뮬레이션기술(코스텍)이 지난 11월 21일 서울 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘2024 코스텍 컨퍼런스(2024 KOSTECH Conference)’를 진행했다고 전했다. 이번 행사는 ‘디지털 혁신, 시뮬레이션을 통해 미래를 설계하다’를 주제로, 첨단 시뮬레이션 기술의 실무 활용 사례와 미래 혁신을 위한 접근법을 소개하는 세션으로 구성되었다. 콘퍼런스에는 국내 자동차, 전자, 항공우주, 에너지 등 주요 산업 분야의 전문가 및 관계자 약 400명이 참석했다. 이번 콘퍼런스에서는 앤시스코리아의 박주일 대표가 ‘The Future of Simulation-Driven Product Innovation(시뮬레이션 주도의 제품 혁신)’을 주제로 기조연설을 했고 이후 GMTCK, 에이럽(Arup), 디스리뷰(d3VIEW), JSOL, 소프트인웨이(SoftInWay), 현대자동차, 포스코, 국방과학연구소, 한국원자력안전기술원, 한화에어로스페이스 등 국내외 기업이 CAE 기술 활용 성공 사례를 발표했다. 오후 세션에서는 제조업, 첨단 전자, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술의 구체적 활용 사례가 공유됐다. 이번 행사에서는 4a 엔지니어링의 IMPETUS가 소개되었는데, 데모 세션을 통해 다양한 재료의 동적 하중 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 기술을 선보였다. 특히, 사용 편의성과 자동화된 평가 프로세스를 통해 시간과 비용 효율성을 극대화하며 다양한 분야에서의 활용 가능성을 시연했다. 또한 터보기계 설계 및 최적화 기술을 다룬 AxSTREAM 기술 세미나도 진행되었으며, 참석자들은 최신 해외 엔지니어링 트렌드와 산업별 적용 사례를 접하면서 실무 활용 방안을 논의했다. 이외에 자동차, 반도체, 항공우주 등 여러 산업 분야의 전문가가 경험과 지식을 공유하고 협력 가능성을 논의하는 네트워킹 기회도 마련되었다.  코스텍의 이형주 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 고객들과 직접 소통하며 우리의 비전과 기술력을 공유할 수 있어 매우 뜻깊었다”면서, “앞으로도 지속적인 혁신과 기술로 업계를 선도하겠다”고 전했다.

  18　THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17　2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45　시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨　지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68　항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조　3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70　산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술　몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86　현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효　익숙함을 넘어 편리함으로 90　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식　스마트에서 혁신으로   Focus 48　CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53　빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56　다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58　앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73　AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76　인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78　연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80　콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60　제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션　ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64　온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션　Stochos 66　통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스　팹   On Air 82　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리　BIM 도면의 상세 보기 132　디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규　효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석　최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식　안료 데이터베이스   Mechanical 110　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철　메커니즘 디자인 소개   Analysis 115　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118　금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁　적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124　SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션　CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁　개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

앤시스가 엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 적용한 대규모의 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션 결과를 소개하면서, “CFD 시뮬레이션 속도를 기존 대비 110배 높이고, 전체 실행 기간을 4주에서 6시간으로 단축하는 등 성과를 거두었다”고 전했다.  대규모 CFD 시뮬레이션은 다중물리 상호작용, 복잡한 기하학적 설계 및 실제 데이터를 반영한 고해상도 결과물을 필요로 하기 때문에 작업 과정이 복잡하며 많은 시간을 필요로 한다. 전통적인 CPU 기반 시뮬레이션의 경우 최소 며칠에서 몇 주까지 소요되며 모델 정밀도를 높일수록 추가적인 처리 시간과 연산 자원이 요구되는 것이 특징이다. 앤시스는 “GPU 기술을 도입한 앤시스 플루언트는 대규모 모델에서도 적은 자원으로 높은 예측 정확도를 유지하며 핵심적인 인사이트를 도출할 수 있다”고 밝혔다. 앤시스는 엔비디아와의 협력을 통해 텍사스 첨단 컴퓨팅 센터(TACC)의 고성능 컴퓨팅(HPC) 역량을 활용, 24억 셀 규모의 자동차 외부 공기역학 시뮬레이션을 수행했다. 작업 과정에서 예측 정확도를 유지하면서 시뮬레이션 속도를 단축했으며, 전체 시뮬레이션 속도를 떨어뜨리지 않으면서 매개변수를 추가해 정확도를 개선할 수 있도록 했다.     엔비디아의 퀀텀-2 인피니트밴드(Quantum-2 InfiniBand)를 통해 멀티 노드 확장된 320개의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 2048개의 CPU 코어를 사용할 때보다 110배 빠른 속도를 제공하며, 약 22만 5390개의 CPU 코어에 맞먹는 성능을 구현한다. 또한, 일반적인 GPU 환경에서 실행한 벤치마크 결과에 따르면 32개의 GPU를 사용할 경우 엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩 한 대가 약 1408개의 CPU 코어와 동일한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 한편, 앤시스는 엔비디아의 가속 라이브러리, AI 프레임워크, 옴니버스 테크놀로지를 통합한 레퍼런스 워크플로인 ‘옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprin)’를 최초로 도입한 바 있다. 이를 통해 앤시스의 애플리케이션은 실시간으로 상호작용 가능한 물리 시각화 기능을 구현, 사용자가 복잡한 물리적 현상을 직관적으로 이해하고 즉각적으로 조정할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스는 고객들에게 더욱 높은 수준의 시뮬레이션 정밀도와 인사이트를 제공할 수 있도록 역량 강화에 총력을 기울이고 있다”면서, “제품의 시장 출시 속도가 중요해진 만큼, 최신 GPU 기술로의 업그레이드가 개발 과정 전반에서 에너지 소비를 크게 줄여 고객들에게 비용 절감과 자원 효율화라는 두 가지 혜택을 동시에 제공하는 것에 주안점을 두고 있다”라고 말했다. 엔비디아의 팀 코스타(Tim Costa) HPC 및 양자 컴퓨팅 부문 이사는 “엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 고객들이 시뮬레이션 모델의 한계를 넘어설 수 있도록 돕는다”면서, “엔비디아 HPC와 앤시스 설루션의 결합은 사용자들에게 자동차, 항공우주, 제조 등의 산업 전반에서 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하고 출시 기간을 단축하는 강력한 시뮬레이션 툴을 제공하게 될 것”이라고 말했다.

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(SC24)’ 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)’를 발표했다. 이는 소프트웨어 개발업체가 항공우주, 자동차, 제조, 에너지, 기타 산업의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 고객들이 실시간 상호작용이 가능한 디지털 트윈을 제작할 수 있도록 지원한다. 알테어, 앤시스, 케이던스, 지멘스와 같은 소프트웨어 개발업체는 실시간 CAE 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 고객이 개발 비용과 에너지 사용량을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 이 블루프린트가 1200배 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성하기 위한 엔비디아 가속 라이브러리, 물리-AI 프레임워크, 대화형 물리 기반 렌더링을 포함하는 레퍼런스 워크플로라고 설명했다. 블루프린트의 첫 번째 적용 분야 중 하나는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이다. 이는 자동차, 비행기, 선박 등 여러 제품의 설계를 가상으로 탐색하고 테스트하며 개선하는데 있어 중요한 단계이다. 기존의 엔지니어링 워크플로는 물리 시뮬레이션부터 시각화와 설계 최적화에 이르기까지 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있다. 실시간 물리 디지털 트윈을 구축하려면 실시간 물리 솔버(solver) 성능과 대규모 데이터 세트의 실시간 시각화라는 2가지 기본 기능이 필요하다. 옴니버스 블루프린트는 이러한 기능을 달성하기 위해 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 활용해 솔버 성능을 가속화한다. 또한, 엔비디아 모듈러스(Modulus) 물리-AI 프레임워크를 사용해 플로 필드를 생성하기 위한 모델을 훈련하고 배포한다. 마지막으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 3D 데이터 상호운용성과 실시간 RTX 지원 시각화를 제공한다.      앤시스는 옴니버스 블루프린트를 채택해 유체 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에 적용해 전산 유체 역학 시뮬레이션을 가속화했다. 앤시스는 텍사스 첨단 컴퓨팅센터에서 320개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 플루언트를 실행했다. 2,048개의 x86 CPU 코어에서는 거의 한 달이 걸리던 25억 셀의 자동차 시뮬레이션을 6시간 만에 완료했다. 이를 통해 밤새 고충실도 CFD 분석을 수행할 수 있는 실현 가능성을 향상시키고 새로운 업계 벤치마크를 수립했다. 루미너리 클라우드 또한 블루프린트를 채택하고 있다. 엔비디아 모듈러스를 기반으로 구축된 이 회사의 새로운 시뮬레이션 AI 모델은 GPU 가속 CFD 솔버에서 생성된 훈련 데이터를 기반으로 기류장과 자동차 형상 간의 관계를 학습한다. 이 모델은 솔버 자체보다 훨씬 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행해 옴니버스 API를 사용해 시각화된 실시간 공기 역학 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다. 엔비디아와 루미너리 클라우드는 SC24에서 가상 풍동을 시연했다. 이는 터널 내부에서 차량 모델을 변경하더라도 실시간으로 상호작용하는 속도로 유체 역학을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. 엔비디아는 알테어, 비욘드 매스, 케이던스, 헥사곤, 뉴럴 컨셉, 지멘스, 심스케일, 트레인 테크놀로지스 등이 자체 애플리케이션에 옴니버스 블루프린트 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 주요 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있다. 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서도 사용할 수 있다.  리스케일은 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. 리스케일 플랫폼은 전체 애플리케이션-하드웨어 스택을 자동화하며, 모든 클라우드 서비스 제공업체에서 실행될 수 있다. 조직은 어떤 시뮬레이션 솔버를 사용해도 훈련 데이터를 생성하고, AI 모델을 준비, 훈련, 배포하며, 추론 예측을 실행하고, 모델을 시각화하고 최적화할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “우리는 모든 사물이 디지털 트윈을 가질 수 있도록 옴니버스를 구축했다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아 옴니버스와 AI 기술을 연결하는 레퍼런스 파이프라인이다. 이는 선도적인 CAE 소프트웨어 개발자가 설계, 제조부터 운영에 이르기까지 세계 최대 산업을 위해 산업 디지털화를 혁신할 획기적인 디지털 트윈 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

앤시스코리아가 자사의 글로벌 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2024’를 11월 12일 진행했다고 밝혔다. ‘시뮬레이션 월드 코리아’는 국내외 산학연 전문가와 고객들을 초청해 앤시스의 최신 설루션과 고객 사례, 산업 및 기술 트렌드를 소개하는 콘퍼런스이다.  ‘인류 발전을 주도하는 혁신의 동력(Powering innovation that drives human advancement)’을 주제로 펼쳐진 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’의 오전 세션에서는 앤시스코리아 박주일 대표의 인사말을 시작으로 ▲삼성전자 파운드리사업부 박상훈 상무의 ‘새로운 HPC/AI 애플리케이션 시대로의 기술 전환을 위한 SoC 설계 Challenges’ ▲현대로템 남궁혁준 실장의 ‘현대로템 방산 및 항공우주사업 분야에서의 해석 프로그램을 활용한 혁신적 성공사례 분석’ ▲앤시스 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장의 ‘시뮬레이션 : 혁신의 엔진 - 정량화 가능한 혁신 추진’ ▲앤시스 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장의 ‘시뮬레이션의 미래 - 제품 혁신을 주도하기’ 등 발표가 진행됐다. 또한 PTC코리아 이봉기 상무와 엔비디아 이종환 수석 설루션 아키텍트의 발표까지 총 6개의 키노트 세션이 진행됐다.      이어진 오후 세션에서는 전자-HF/SI/열, 전자–LF, 유동, 기계-모션 및 LS-DYNA, ADAS 및 기능적 안정성, 플랫폼, 반도체, 방산 및 항공우주까지 총 8개 트랙이 진행되어, 최근 업계의 화두가 되고 있는 여러 주제에 대한 정보 공유 및 대화가 이어졌다. 앤시스코리아는 다양한 산업군의 고객 1500여 명이 현장에 참여했다고 전했다. 앤시스코리아 박주일 대표는 “국내 최대 규모의 시뮬레이션 콘퍼런스라는 이름이 걸맞게 올해도 국내외를 대표하는 연사들의 깊이 있는 연설은 물론 여러 고객의 참여로 업계의 다양한 이슈에 대한 시각을 공유할 수 있어 영광이었다”면서, “이번 행사에서 획득한 인사이트가 향후 앤시스의 설루션 발전과 폭 넓은 활용에 큰 도움이 될 것으로 확신한다. 앞으로도 앤시스는 분야를 막론한 여러 고객들께 최고의 기술과 지원을 제공하기 위해 노력할 것”이라고 밝혔다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   ASME BPVC, Section-VIII, Division-2, Part 5는 해석을 통한 설계 요구사항에 대해 설명하고 있다. 이 중에서 5.4 Protection Against Collapse From Buckling은 좌굴 해석에 대해 설명하고 있는데, 2023년판부터 좌굴 해석의 내용을 좀 더 상세하게 설명하고 평가 방법도 변경되었다.  이번 호에서는 2021년판과 2023년판에서 설명하고 있는 선형 좌굴 해석 방법을 알아보고, 예제를 통해 하중계수 및 관련 요소들을 산출하는 방법에 대해 이해하고자 한다.    ■ 정준영 태성에스엔이 MBU-M5팀의 수석매니저로 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   ASME(American Society of Mechanical Engineers)는 미국 기계 학회의 약칭으로, 기계에 관한 표준 정립, 보일러 및 압력 용기의 설계, 제작, 검사에 관한 기술 기준을 제시하고 있다. ASME 규격은 1900년대 초까지 많은 보일러 사고에 의해 수 많은 인명 피해가 발생함에 따라, 보일러에 대한 안정성 확보가 필요하다는 관점에서 정립되어 설계에 대한 지침을 제공하고 있다. 그 중에서 Section-VIII-2, 5.4 항에 설명된 좌굴 해석은 2021년판까지 세 가지 타입으로 구분하여 설명하고 있었으나, 2023년판부터 개정되어 두 가지(A-탄성, B-소성) 방법을 제시하고 있다.    그림 1. ASME BPVC-VIII-2-2023   지금부터 2021년판 타입-1과 2023년판부터 개정된 방법-A에 설명된 선형 좌굴 해석 방법에 대해 소개한다.   ASME-VIII-2, 2021 Edition, 5.4.1.2 구조 안정성 평가에 사용되는 설계 계수(design factor)는 수행된 좌굴 해석 유형에 기반한다. 좌굴 하중이 수치 해석(분기 좌굴 해석 또는 탄소성 붕괴 해석)을 통해 결정될 때, 셸 부재에 적용하기 위한 최소 설계 계수는 다음의 세 가지 유형으로 정의한다.    TYPE-1 : Elastic Stress Analysis without Geometric Nonlinearities in the Solution(Minimum Design Factor, ΦB=2/βcr)  구성 요소의 전하중(prestress)을 결정하기 위해 솔루션에서 기하학적 비선형성 없이 탄성 응력을 이용하여 분기 좌굴 해석을 수행하는 경우 최소 설계 계수 ΦB=2/βcr을 사용해야 하며, 다음 의 βcr 계수에 대한 사용 값을 제시하고 있다.  The Capacity Reduction Factors, βcr   For unstiffened or ring stiffened cylinders and cones under axial compression    For unstiffened and ring stiffened cylinders and cones under external pressure    For spherical shells and spherical, torispherical, elliptical heads under external pressure    앞의 내용에서는 ASME-VIII-2, Table 5.3의 설계 하중 조합 (1)~(9)를 바탕으로 부품의 전하중을 설정한다.(그림 2)    그림 2. Load Case Combination and Allowable Stresses for an Elastic Analysis    <그림 2>에 있는 Table 5.3의 파라미터는 <그림 3>의 ASME-VIII-2 Table 5.2를 참고한다.   TYPE-2 : Elastic-Plastic Analysis with the Effects of Nonlinear Geometry in the Solution(ΦB=1.667/βcr) 부품의 전하중을 결정하기 위해 솔루션에서 비선형 형상의 영향을 받는 탄소성 응력을 사용하여 분기 좌굴 해석을 수행하는 경우, 최소 설계 계수 ΦB=1.667/βcr를 사용하며 <그림 2>의 설계 하중 조합 (1)~(9)를 바탕으로 부품의 전하중을 설정한다.   그림 3. Load Combination Parameters     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.