스트라타시스가 자사의 플래티넘 파트너인 프로토텍에 산업용 3D 프린터 F3300을 국내 최초로 공급했다고 밝혔다. 스트라타시스는 앞으로 프로토텍을 통해 다양한 산업군에 걸쳐 고품질의 대형 3D 프린팅 제작 서비스와 대량 부품 생산 설루션 제공에 박차를 가할 예정이다. FDM 방식의 산업용 3D 프린터인 스트라타시스 F3300은 대형 부품의 고속 제작이 가능하며, 정확도와 품질을 유지하면서 생산 효율을 높일 수 있도록 했다. 고속 생산과 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있는 특징을 지니고 있어, 고객이 대량 생산 및 복잡한 구조의 부품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있게 돕는다.     스트라타시스가 내세우는 F3300의 강점은 넓은 제작 공간과 재료 제어 기능이다. 제작 크기가 넉넉하여 대형 부품 제작에 유리하며, 재료의 사용량과 비용을 정밀하게 제어할 수 있어 연속적인 고품질 출력이 가능하다. 이를 통해 고객은 높은 품질의 부품을 일정한 품질로 대량 생산할 수 있으며, 제조 비용을 절감하고 생산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 다양한 소재 호환성을 제공해 산업별 맞춤형 설루션을 제시한다. 프로토텍은 이번 스트라타시스의 F3300 제공을 통해 판매뿐만 아니라 대형 3D 프린팅 제작 서비스 및 3D 프린팅 파트 대량 제작 서비스를 제공하게 되어 고객의 다양한 제조 니즈를 충족시킬 수 있게 됐다. 이를 통해 고객은 복잡하고 정밀한 부품을 대량으로 제작할 수 있으며, 항공우주, 자동차, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 최적화된 설루션을 제공받는다. 스트라타시스의 F3300은 2025년 1월 16일 프로토텍 오픈하우스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. 오픈하우스 행사에서는 F3300의 성능과 장점을 직접 체험할 수 있는 기회가 제공되며, 고객에게 대형 부품 제작 및 대량 생산에 대한 구체적인 설루션을 소개할 예정이다. 또한, 오픈하우스에서는 3D 프린팅의 최신 동향과 함께 프로토텍이 스트라타시스와의 파트너십을 통해 제공하는 3D 프린팅 제작 서비스와 기술 지원을 종합적으로 안내한다. 스트라타시스의 문종윤 지사장은 “이번에 공개된 F3300은 스트라타시스의 뛰어난 성능과 경쟁력을 여과 없이 보여준다”면서, “스트라타시스는 앞으로 단국대 내에 위치한 스트라타시스-단국대 첨단 융합 제조 센터와 공식 파트너사인 프로토텍에 설치된 대형 FDM 프린터인 F3300을 비롯해 국내 주요 플래티넘 파트너사와 고객에게 독자적인 3D 프린터 라인업을 선보이는 것은 물론, 보다 전문적인 적층 제조 기술 및 서비스를 제공해 글로벌 3D 프린팅 산업의 발전을 선도할 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 차세대 집적 회로(IC)의 설계 단계에서 칩의 공정상 결함이 있는지 체크하는 테스트 용이화 설계(Design-for-Test : DFT) 설루션인 ‘테센트 인시스템 테스트(Tessent In-System Test)’ 소프트웨어를 출시했다. 노후화 및 환경 요인으로 유발되는 Silent Data Corruption/Errors(SDC/SDE)와 같은 중요한 문제를 해결하기 위해 설계된 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 스트리밍 스캔 네트워크(Tessent Streaming Scan Network) 소프트웨어와 함께 작동하도록 설계된 인시스템 테스트 컨트롤러이다. 이러한 호환성을 통해 고객은 제품 수명주기 동안 시스템 내에서 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 적용할 수 있으며, 이를 통해 IC와 이를 구동하는 애플리케이션의 안정성과 보안, 완전한 기능을 유지할 수 있다. 지멘스의 테센트 미션모드(Tessent MissionMode)와 테센트 스트리밍 스캔 네트워크 소프트웨어의 성공을 기반으로, 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 테스트컴프레스(TestKompress) 소프트웨어로 생성된 결정론적 테스트 패턴의 원활한 통합을 가능하게 한다. 이를 통해 고객은 시스템 내 애플리케이션에 기존 IJTAG 및 SSN 기반 패턴을 재사용하는 동시에 전반적인 칩 구조 설계를 개선하고 테스트 시간을 단축할 수 있다. 지멘스의 테센트 인시스템 테스트 소프트웨어를 사용하면 고객은 테센트 테스트컴프레스와 SSN을 사용하여 생성된 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 업계 표준 APB 또는 AXI 버스 인터페이스를 통해 인시스템 테스트 컨트롤러에 직접 적용할 수 있다. 시스템 내에서 적용되는 결정론적 테스트 패턴은 사전 정의된 테스트 기간 내에서 최고 수준의 테스트 품질을 제공할 뿐만 아니라, 디바이스의 수명주기에 따라 테스트 내용을 변경할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 결정론적 패턴이 내장된 인시스템 테스트는 기존 테스트 인프라의 재사용을 지원하고 있다. 이러한 기능은 자동차, 항공우주, 의료 기기 등 안전이 중요한 애플리케이션에 중점을 둔 산업에 특히 중요하다.     지멘스 디지털 산업 소프트웨어의 앤커 굽타(Ankur Gupta) 디지털 설계 생성 플랫폼 담당 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “테센트 인시스템 테스트는 고객이 실리콘 수명주기 관리 목표를 달성하는 데 있어 중요한 진전”이라고 말하며, “노후화 및 환경적 요인이 설계에 큰 영향을 미치고 있다. 테센트 인시스템 테스트는 이러한 문제를 해결하는 스마트 설루션을 제공하여 궁극적으로 고객에게 향상된 성능, 보안 및 생산성을 제공한다”고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)의 댄 트록(Dan Trock) 수석 DFT 매니저는 “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 테스트 공정에서 이미 활용하고 있는 광범위한 테스트 인프라와 패턴을 데이터 센터 제품군에 재사용할 수 있다”면서, “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 데이터 센터에 대한 고품질 필드 테스트가 가능해졌다. AWS 고객은 이제 수명주기 동안 실리콘 디바이스를 지속적으로 모니터링하여 최고의 품질과 안정성을 갖춘 인프라와 서비스의 혜택을 누릴 수 있다”고 말했다.

    Asian Modelica Conference 2024에 다쏘시스템이 Platinum Sponsor로 참여합니다! 2024년 12월 12일(목) - 13일(금) 제주 ICC 호텔 Asian Modelica Conference 2024는 iVH(자동차공학연구소) 주관으로 올해 특별히 제주에서 개최됩니다.  특히, 자동차, 전자, 에너지, 항공방산 등 다양한 산업군에서 다쏘시스템의 Dymola 를 활용했던 연구와 프로젝트가 공유될 예정이니, Modelica 언어를 활용한 최신 기술에 대해 알아볼 수 있는 기회를 놓치지 마세요! 행사 자세히 보기 [개념 짚고가기 1] Modelica란? Modelica의 도구들은 효율적인 시뮬레이션 코드 생성을 위한 방정식을 통해 일을 처리하기 때문에, 분야에 국한되지 않습니다. 기계, 전기, 열 유동 분야의 다양한 애플리케이션을 다루도록 설계된 Modelica 라이브러리에 대해 알아보세요.  자세히 알아보기 [개념 짚고가기 2] 다쏘시스템 Dymola Dymola(Dynamic Modeling Laboratory)는 자동차, 항공우주, 로봇 공학, 프로세스 및 기타 응용 분야에서 사용할 수 있는 복잡한 통합 시스템의 모델링 및 시뮬레이션을 위한 완벽한 도구입니다. 복잡한 다분야 시스템 모델링과 분석 문제를 빠르게 해결할 수 있는 Dymola에 대해 알아보세요! 자세히 보기 다쏘시스템 솔루션에 대한 구매 문의 및 상담은 아래를 통해 자세히 안내해 드리겠습니다. 상담 문의하기

어도비가 2025 어도비 크리에이티브 트렌드 보고서를 발표하면서, 2025년 트렌드를 이끌 비주얼 스타일과 테마를 제시했다. 기술에 대한 의존도가 점점 더 높아지는 가운데, 화면에서 벗어나 휴식을 취하려는 소비자의 니즈도 증가하는 추세다. 크리에이터 또한 일상 탈출과 현실 추구에 대한 욕구를 융합한 표현을 추구하며, 상상력과 초현실적인 새로운 비주얼, 유머, 몰입형 경험 등에 높은 관심을 보이고 있다. 이를 반영해 어도비는 2025년 한 해를 관통할 크리에이티브 트렌드로 ▲판타지와 현실의 메시업 ▲유머와 웃음 ▲타임 워프 ▲몰입의 세계 등 네 가지를 선정했다.   ▲ 2025 크리에이티브 트렌드 - 몰입의 세계(@Anastasiia)   ‘판타지와 현실의 메시업’은 일탈에 대한 인간의 욕구를 담은 상상력 풍부하고 비현실적인 비주얼을 통해 마법 같은 판타지 세계를 구현하는 현상을 반영한다. 이 트렌드를 통해 기술과 문화를 결합해 한계 없이 상상력을 펼칠 수 있는 크리에이티브의 미래를 엿볼 수 있다. 실제로 오늘날 전 세계 아티스트와 크리에이터는 자신의 아이디어를 표현하고 실현하며 크리에이티브를 혁신하는데 생성형 AI를 활용하고 있다. 이 같은 트렌드는 AI로 생성된 콘텐츠뿐 아니라, 전통적인 방식으로 제작되는 상업 프로젝트에서도 빈번히 확인할 수 있다. ‘유머와 웃음’ 트렌드는 유머를 통해 참여를 높이고 기억에 남는 콘텐츠를 통해 확인할 수 있으며,   브랜드 메시지에서도 이러한 흐름을 목격할 수 있다. 진지한 게시물보다 밈(meme)을 비롯한 재미있는 게시물이 소셜 플랫폼에서 더 많이 공유된다는 사실을 인지한 브랜드들은 더 많은 대중과 소통하기 위해 유머를 활용한 게시물을 제작하고 있다. 또한 온라인에서 통용되는 가볍고 유쾌한 어조를 사용함으로써 소비자와 더 가까운 관계를 구축하며 친근하고 인간적인 브랜드 이미지를 강조하고 있다. 해당 트렌드를 통해 크리에이터는 진지한 주제를 무겁게 전달하는 대신, 즐거우면서 의미 있는 동시에, 공유 가능한 경험으로 전환해 소비자의 참여도를 높일 수 있다. 우주 경제가 급성장하며 2040년까지 연간 약 1조 달러에 달하는 매출을 거둘 것으로 예상됨에 따라 레트로 퓨처리즘에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. 생성형 AI로 다양한 시대의 요소를 보다 쉽게 실험하고 결합할 수 있는 오늘날, ‘타임 워프(time warp)’ 트렌드는 고대 로마, 1920년대의 활기찬 분위기, 1970년대의 그루브한 매력 등 과거의 다양한 스타일을 미래지향적인 요소와 결합해 향수를 자극하는 동시에 신선한 미학을 창조한다. 이처럼 여러 시대를 재해석하고 새로운 방식으로 재구상하는 ‘타임 워프’ 트렌드는 해당 시대를 직접 경험하지 못한 과거에 관심과 흥미가 높은 Z세대에게 특히 주목받고 있다. 업무와 일상을 걸쳐 화면 속에서 보내는 시간이 길어지면서 다감각적 경험에 대한 수요도 커지고 있다. ‘몰입의 세계(immersive appeal)’는 몰입감 높은 예술 설치물과 테마파크에서부터 체험형 쇼핑에 이르기까지 즐거움과 경이로움을 선사하는 상호작용을 구현하고 있는 트렌드를 반영한다. 오감을 자극하는 경험 추구에 대한 소비자들의 니즈와 이를 충족시킬 수 있는 기술 발달에 힘입어, 세계관을 바탕으로 보다 몰입감 있는 마케팅 캠페인을 전개하는 브랜드 사례가 증가하고 있다. 대표적으로 블록버스터 영화와 몰입형 경험을 현실 세계와 연결한 이벤트, 다양한 테마의 바비코어(Barbie-core) 경험을 아우른 바비 마케팅을 들 수 있다. 이 같은 ‘몰입의 세계’ 트렌드는 소비자를 환상적인 상호작용 세계로 이끌며 보다 몰입감 있는 경험을 제공함으로써 화면 속에서 오는 피로를 해소시켜 준다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7)   이번 호에서는 다물체 동역학 해석(MBS) 소프트웨어인 심팩(Simpack)의 전반적인 기능과 성능 및 주요 적용 분야를 소개하고자 한다.  심팩은 이미 일본/미국/유럽과 같은 선진국 및 전 세계적으로 자동차, 철도, 풍력 등 핵심 산업에서 널리 사용되고 있으며, 국내에서도 점차 도입되면서 다물체 동역학계를 선도하려는 움직임을 보이고 있다. 심팩은 기존의 다물체 동역학 해석 프로그램이 수행할 수 없었던 복잡한 시스템에 대한 접근성을 높이고, 개념 설계부터 최종 제품까지 일관된 해석을 제공함으로써 비용 절감, 성능 예측, 제품 성능 향상 등의 다양한 가치를 제공할 수 있게 되었다.    ■ 임상혁 다쏘시스템코리아 시뮬리아 브랜드팀에서 다물체 동역학 해석 기술을 담당하고 있는 인더스트리 프로세스 컨설턴트이다. 한국항공대학교 학사와 석사 과정을 마쳤다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   다물체 동역학 해석(MBS : Multi-body Simulation)이란 자동차, 철도, 풍력 터빈 등 기계 시스템의 거동 및 하중을 구현, 예측 및 최적화하는데 사용하는 해석을 말한다. 보통 하나의 시스템은 여러 개의 단품으로 이루어지는데, 각각의 단품은 시스템의 일부가 될 때 단품 자체일 때와는 다른 거동 및 다양한 하중을 받는다. 전체 시스템의 거동 및 하중을 예측하기 위해서, 그리고 각 단품에 작용하는 하중을 예측하고 이를 최소화하기 위해서 시스템 전체에 대한 해석은 반드시 필요하다. 심팩은 1987년도에 독일 우주항공센터(DLR)와 MAN Technology에 의해 처음 개발이 시작되어 1993년도에 상용화를 개시하였다. 이후로 BMW, 다임러, JLR, 지멘스, 알스톰, 베스타스 등 자동차, 레일, 풍력 터빈 산업 관련 기업에 의해 선택을 받아왔으며 2014년도에 다쏘시스템의 일원이 되었다.   그림 1   심팩의 특징 실시간 시뮬레이션 심팩의 가장 큰 특징은 실시간(real-time) 시뮬레이션 능력이 탁월하며, 고유의 빠르고 강인한 솔버로 인해 경쟁 제품이 따라올 수 없을 정도의 실시간 시뮬레이션 수행 능력을 보여준다는 것이다. 심팩은 기존의 많은 제품들이 사용하는 사전 정의된(predefined) 템플릿 모델 방식이 아닌 3D로 구현된 상세 모델을 그대로 사용한다. 따라서, 실시간 구현을 위한 선형화와 같은 별도의 모델 단순화가 불필요하다. 실시간 시뮬레이션에는 유연체를 포함한 고주파 및 고자유도 모델도 사용 가능하며, 비선형 또는 주파수에 의존하는 부싱(bushing)이나 고무 마운트까지도 별도의 선형화와 같은 단순화 없이 사용이 가능하다. 이는 단순화 작업 시간을 줄여줄뿐만 아니라, 시뮬레이션 모델 검증 시 흔히 발생하는 모델 변수 외의 다른 경우의 수를 줄여주어 모델 검증을 용이하게 해 준다. 또한, 단순한 해석부터 전혀 다른 성격의 해석, 그리고 복잡한 해석까지 동일한 단일 모델을 이용하여 해석할 수 있게 되어 결과의 일관성을 보장한다.    그림 2    NVH 해석 심팩은 상세 드라이브트레인 모델링(기어, 베어링, 샤프트 등) 요소를 바탕으로 구동 시스템의 내부에서 발생하는 가진력 해석을 수행할 수 있다. 이와 더불어 고주파 영역에서의 정확한 해석이 가능한 솔버 및 다양한 라이브러리로 제공되는 분석 기법(주파수 분석, Campbell diagram 등)을 바탕으로 NVH 해석이 가능하다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조   오늘날 항공편을 이용하는 승객은 대부분 3D 프린팅된 항공기 부품과 함께 비행하고 있다. 과거에는 단순히 빠른 프로토타이핑을 위한 도구로만 여겨졌던 3D 프린팅이 이제는 더 똑똑하고, 저렴하며, 고성능의 최종 사용 파트를 생산하는 미래 지향적 기술로 자리매김했다. 이로 인해 다양한 산업 분야에서 3D 프린팅이 핵심적인 전략으로 떠오르고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   항공 산업에서 적층제조 기술 확장 항공우주 분야에서는 3D 프린팅 기술의 적용이 크게 다양해지고 있다. 예를 들어, GE의 리프(LEAP) 연료 노즐은 지름이 호두만한 작은 부품이지만 GE 역사상 가장 혁신적인 기술 중 하나로 꼽힌다. 또한, 에어버스(Airbus)의 항공기 객실 내부 부품처럼 기능적이면서도 미적으로 완벽해야 하는 구성 요소에도 3D 프린팅이 활용되고 있다.   GE 항공과 머티리얼라이즈의 협력 : LEAP 연료 노즐 혁신 약 8년 전, GE 항공(GE Aerospace)의 션 키스(Sean Keith) 엔지니어링 매니저는 적층제조(AM) 기술 도입을 설명하며, 리프 연료 노즐과 머티리얼라이즈 소프트웨어가 생산 전반에 걸쳐 디지털 스레드 역할을 했다고 밝혔다. 최근 GE 항공은 2024년 3분기 실적에서 6%의 매출 성장과 28%의 수주 증가를 발표했다. 특히, 3D 프린팅 기술이 적용된 CFM 리프 엔진에 대한 수요가 급증하면서 백로그(backlog)가 1만 대를 넘겼다. 이 엔진은 에어버스 A320 네오, 보잉(Boeing) 737 맥스, 코맥(COMAC) C919 항공기에 탑재된다.     AM의 성숙과 저비용 항공기 파트 제조 이러한 성공 사례는 적층제조가 제조 기술로서 상당히 성숙했음을 보여준다. 이제 항공기 제조업체와 유지보수 운영자(MRO)는 저위험 항공기 부품에 3D 프린팅 기술을 적용함으로써, 탈중앙화된 주문형 제조의 잠재력을 극대화하고 있다.   저위험 파트에서 시작하여 AM 가치 극대화 항공 산업은 적층제조가 가장 높은 가치를 제공하는 영역에 집중하고 있다. GE의 라프 연료 노즐과 같은 응용 사례는 가벼운 무게와 기능 통합 측면에서 중요한 이점을 제공하며, 기존 기술의 한계를 뛰어넘었다. 또한, 좌석 베젤, 하우징, 인테리어 트림, 덕트 등 금속으로 인쇄되는 다양한 부품도 3D 프린팅의 이점을 살려 긍정적인 비즈니스 사례를 만들어내고 있다.   디지털 인벤토리와 주문형 파트 생산 항공사는 필요한 부품을 필요한 시점에만 인쇄하여 재고 비용을 줄이고, 구형화 및 공급 지연 위험을 감소시킬 수 있다. 이 방법은 최소 주문 수량의 제한 없이 필요한 파트만 주문할 수 있어 비용 절감과 폐기물 감소에 기여한다.   수리로 비용 절감 항공기 부품 중 자주 손상되는 다도 패널(dado panel)과 같은 경우에는 부품을 교체하는 것보다 수리하는 것이 더 경제적이다. 이러한 수리 방식은 시간도 절약할 수 있어 항공기의 비싼 운행 중지 시간을 최소화할 수 있다.   적층제조의 최적화된 활용 방안 찾기 머티리얼라이즈와 같은 인증된 적층제조 공급업체가 비행 준비 완료된 부품을 지속적으로 제조하고 있으며, 이를 통해 항공 제조업체와 MRO는 3D 프린팅의 유연성과 민첩성을 극대화하고 있다. 하지만 처음 적층제조를 도입하는 기업은 어떤 응용 사례가 가장 효율적이고 비용 면에서 유리한지 알기 어려울 수 있다. 머티리얼라이즈는 항공기 제조업체가 적절한 적층제조 활용 방안을 찾아 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는 파트너로 자리 잡고 있다.   항공기 부품 제조의 새로운 기준 설정 머티리얼라이즈와 GE 항공의 협력 사례는 3D 프린팅 기술이 항공기 제조에 미치는 긍정적인 영향을 보여준다. 이는 항공 부품 제조에서 적층제조 기술이 새로운 기준을 설정하고, 항공사의 공급망을 더욱 유연하고 효율적으로 만드는 데에 기여하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 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.

  '2024 적층 제조 심화기술 컨퍼런스'가 11월 14일 서울 양재 엘타워에서 성황리에 개최됐다. 정보통신산업진흥원(NIPA)과 3D프린팅연구조합(3DPRO), 3D프린팅 창의융합표준화포럼이 공동 주최한 이번 컨퍼런스는 3D프린팅과 AI 기술의 융합을 주제로 약 150여명의 산·학·연·관 관계자가 참석한 가운데, 제조업의 미래 혁신을 위한 다양한 기술 사례와 3D프린팅 기술지원 우수사례 전시부스를 공유하며 뜻깊은 시간을 나눴다. 기조강연 - 뇌과학자가 바라보는 AI  시대의 미래(궁금한뇌연구수 장동선 박사) 장동선 박사 기조강연   첫번쩨 초청강연으로는 장동선 궁금한뇌연구소 박사가 AI 시대의 미래를 뇌과학적 관점에서 분석해 AI와 제조업 융합의 중요성을 강조하며 많은 관심을 받았다.  장동선 박사는 AI 시대에는 ▲ 인간과 기계의 구분이 어려워지고(노동/생산/창작), ▲ 인간의 삶과 죽음, 건강과 행동이 예측 가능해진다(의료/금융/커머스) ▲ 인간이 새로운 지식과 정보를 얻게 되는 방식이 변한다(교육/커뮤니케이션)라고 밝혔다. 또한  "지금 보는 변화는 그야말로 ‘극초기' 단계이며, 기술 변화의 속도는 앞으로 훨씬 빠르게 진행될 것이기에, 보다 본질적인 부분에 초점을 맞춰야 한다."면서, "사람들이 스스로 움직이고 배우면서 나아갈 수 있도록 새로운 연대와 연결, 커뮤니티를 만드는 것이 필요하며, 사람들이 건강하고 행복하게 기술을 사용할 수 있도록 정신건강을 챙기기 위한 전반적인 시스템의 변화가 필요하다"고 밝혔다. 3D프린팅/AI 융합 기술 세미나와 전시   기술 세미나에서는 의료, 제조공정, 우주항공, 소비재 등 산업 중심사례와 함께 국가 기술경쟁력 기틀인 표준까지, 3D프린팅과 AI 융합을 통해 산업에서 이루어지는 다양한 사례 중심의 내용이 이어졌다. 박석희 부산대학교 교수는 AI 기반 적층 제조의 생산성 향상과 의료 분야에서의 활용 가능성을 소개했고, 윤형선 (주)링크솔루션 연구소장은 3D프린팅의 양산 품질을 높이는 AI 적용 사례를 발표해 많은 관심을 받았다. 이기주 인터그래비티 테크놀로지스 대표는 우주 부품 설계에 AI를 활용한 적층 제조 적용 사례를, 성우석 콥틱 대표는 맞춤형 아이웨어 비즈니스 모델 구축을 주제로 발표했다. 마지막으로 김명일 한국과학기술정보연구원 센터장은 AI와 3D프린팅의 표준화 현황을 통해 융합 기술 발전 방향을 제시했다. 또한 3D프린팅 기술지원 센터인 판교FAB과 마포3D-FAB 우수 수혜기업으로 손량희 엠마헬스케어 대표와 배기쁨 토스터즈 대표의 스타트업 성공사례도 이어졌다. 특히, 엠마헬스케어와 토스터즈는 판교FAB와 마포3D-FAB의 지원을 통해 이루어낸 혁신적 성과를 공유하며 참석자들에게 실질적인 기술 지원의 효과와 성공 가능성을 보여줬다. 또한 판교FAB/마포3D-FAB 기술지원 우수기업 전시도 함께 이루어졌다. 판교FAB/마포3D-FAB 기술지원 우수기업 전시   주관기관인 3D프린팅연구조합 강민철 이사는 "국내 3D프린팅 산업의 발전을 위해 산업 현장에서 이뤄지는 다양한 혁신사례를 컨퍼런스로 개최했으며, 앞으로도 다양한 사업들을 통해 지원해 나갈 것"이라고 밝혔다.

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.