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  Infoworld   Editorial 17　인맥 다이어트 시대, 당신의 인맥은 안녕하신가?   Focus 18　AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개   People&Company 21　PTC코리아 이봉기 상무　제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공 24　서울미디어대학원대학교 유훈식 교수　디자인 방식을 바꾸는 게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향 26　비트리 갤러리 정유선 대표　마음 맞는 좋은 작가, 컬렉터들과 함께 성장하고 싶다   New Product 29　AI 기반의 시뮬레이션 기능 및 워크플로 강화　하이퍼웍스 2024 30　AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션　앤시스 2024 R2 32　BIM 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인　셀빔 35　500개 이상의 무료 캐릭터 애니메이션 제공　게임 애니메이션 샘플 프로젝트 52　이달의 신제품   On-Air 38　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　테클라와 스케치업으로 건설 프로세스 혁신 39　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술 및 트렌드 40　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　산업 프로젝트를 위한 디지털 공급망 솔루션 구현   Column 41　프로토타입을 넘어선 3D 프린팅 / 요르겐 로더스　적층제조 채택을 가속화하는 것은 산업 전반의 책임 44　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 엔지니어링과 스마트 기술 46　책에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　부를 창출하는 ChatGPT 활용전략   50　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   Reverse Engineering 53　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9) / 유우식　금속활자본 고서 데이터베이스   AEC 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　공간정보 GIS 기반 IoT 데이터 분석 스타일 대시보드 만들고 서비스해보기 71　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (9) / 최영석　가져오기 기능 소개 74　모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (6) / 이소연　정북 일조권 사선제한 기능의 소개 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (5) / 천벼리　협업 및 공유를 개선하기 위한 DWG 도면의 QR 코드   Analysis 82　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (13) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 86　가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D / 오재응　MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발 92　복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증 / 권순재　효율적인 구조 설계를 위한 SDC 베리파이어   Mechanical 99　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4) / 김성철　판금 기능 소개 107　디지털 전환을 위한 전기 설계 발전 모델 / 구형서　제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   Manufacturing 104　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (4) / 황성수　델미아 오르템즈 : 효율적이고 정확한 생산 계획 및 스케줄 관리

앤시스코리아가 산업과 엔지니어링 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진할 수 있는 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’를 발표했다. 새롭게 선보이는 앤시스 2024 R2는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품들에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 높은 성능과 기술을 제공한다. 유저는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다.     점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은, 보다 정확한 음향 시뮬레이션 의 테스트 상관관계를 제공하며 시뮬레이션 속도 개선을 통해, NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다. 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI에 대한 새로운 활용 사례를 꾸준히 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 향상시킨다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 엣지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 향상시킬 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은, 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC : RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다. 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션들도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나로, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타게팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 강화하면서 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 기하급수적으로 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족(Ansys Customer Excellence)팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”라고 말했다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (5)   아바쿠스(Abaqus)용 추가 기능인 시뮤체인(SimuChain)은 가상 프로세스 체인을 생성하고 구조 시뮬레이션에서 제조 효과를 고려할 수 있도록 해준다. 준정적 하중 조건에서 비선형 재료 모델링을 포함한 불연속 섬유(SMC, LFT, GMT) 및 연속 섬유 강화 복합재에 대한 구조 해석을 지원한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   시뮤체인의 Abaqus/CAE 애드온을 사용하면 몰드플로우, 시뮤드레이프(SimuDrape), 시뮤필(SimuFill) 등의 공정 시뮬레이션에서 내보낸 데이터의 전처리는 물론 불연속 섬유에 대한 균질화 및 클러스터된 재료 카드와 연속 섬유 강화 복합재를 위한 복합재 레이업 생성이 가능하다. 아바쿠스 파이썬 API를 통해 시뮤체인 백엔드를 호출할 수 있어 자신만의 스크립트 및 모델 자동화를 구현할 수 있다. 메시오 백포트(Meshio Backport)를 통한 데이터 평가와 MpCCI MapLib을 통한 이산화된 데이터 매핑이 포함된다.   시뮤체인의 주요 기능 매핑     시뮤체인은 MpCCI MapLib을 사용하여 메시 간 스칼라, 벡터 및 텐서를 매핑함으로써 복합재 성형 시뮬레이션을 통해 예측된 국부적인 섬유 배향과 같은 제조 효과를 구조 시뮬레이션에 전달될 수 있다.   균질화     압축 및 사출 성형 시뮬레이션을 통해 유동으로 인한 국지적 섬유 배향을 예측할 수 있다. 시뮤체인은 국지적 섬유 방향을 구조 시뮬레이션(FEA) 메시에 매핑 후 효과적인 재료 특성을 균질화 및 클러스터화한다. 이를 위해서는 섬유, 매트릭스 및 복합재의 특성에 대한 정의가 필요하다. 이를 통해 유동으로 인한 불연속 섬유 소재에 대한 열적 및 기계적 특성의 국부 이방성을 고려할 수 있다.    비선형 소재 모델링     복합재 구조물의 가상 설계에는 점탄성, 가소성, 파손 등을 포함한 비선형 소재 모델링이 필요한 경우가 많다. 따라서 필요한 소재 특성화를 포함하여 준정적 하중 조건에서 비선형 소재 모델링을 지원한다.    복합재 레이어     복합재 포밍(forming)은 국부적인 섬유 배향의 변화를 유도함으로 포밍 시뮬레이션인 시뮤드레이프를 통해 레이어별로 적층된 라미네이트의 섬유 방향을 예측할 수 있다. 시뮤체인을 사용하면 국부적 섬유 방향을 구조 시뮬레이션(FEA)의 메시와 복합재 레이업으로 매핑하고, 국부적 이방성을 고려하여 복합재 라미네이트의 기계적 동작을 효율적으로 모델링할 수 있다.   데이터 처리     시뮤체인을 사용하면 사출 성형 CAE 해석 툴(몰드플로우)에서 내보낸 데이터를 중립 파일 형식인 VTK로 변환할 수 있으며, 오픈소스 소프트웨어인 파라뷰(Paraview)에서 시각화하고 파이썬 패키지 메시오(Meshio)를 통해 처리할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (12)   항공 음향학은 난류 유체 운동 또는 표면과 공기역학적 힘의 상호작용으로 인한 소음 발생을 연구하는 학문이다. 이번 호에서는 항공 음향 시뮬레이션과 관련된 구체적인 과제 및 기법에 대해 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   항공 음향을 예측하는 것은 단순히 소리의 근원을 정확히 찾아내는 것만이 아니라 다양한 시나리오에서 소리의 생성, 전파, 수신 뒤에 숨겨진 복잡한 메커니즘을 이해해야 한다. 간소화된 자동차 설계의 고주파 음향 방출부터 제트 추진 시스템의 저주파 소음 시그니처에 이르기까지, 각각은 엔지니어에게 고유한 과제와 통찰력을 제시한다. 항공 음향 시뮬레이션의 중요성은 설계 및 최적화 고려사항 그 이상으로 확장된다. 환경 규정 준수, 사용자 편의성 보장, 산업별 소음 표준 준수에 필수이다. 항공우주 및 자동차 등의 분야에서 급속한 발전이 이루어지면서 정확한 항공 음향 예측에 대한 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이번 호에서는 기초 지식과 고급 시뮬레이션 방법론을 연결하여 항공 음향학에 대한 자세한 개요를 살펴본다. 기본 원리, 항공 음향 소음원, 모델링 과제, 최신 툴과 기법, 시뮬레이션 설정 가이드라인, 포스트 프로세싱 인사이트, 실제 사례 연구 등을 다루고자 한다.   항공 음향학의 기초 항공 음향학(aeroacoustics)은 유체 역학과 음향학의 교차점에 서 있다. 그 동작을 능숙하게 시뮬레이션하려면 이 분야와 가장 관련 있는 기본 원리를 이해하는 것이 필수이다. 운동 방정식 특정 수학적 프레임워크는 유체 운동에 의해 생성되는 소리의 동작을 지배한다. 그 중심에는 선형화된 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식이 있다. 이 방정식의 전체 도출은 여기서 다루지 않지만, 이 방정식은 유체의 교란이 어떻게 음파를 생성하는지에 대한 본질을 파악할 수 있다. 파동 전파 음파는 매질에서 압축과 희박으로 전파된다. 이 전파에는 여러 가지 요인이 영향을 미친다. 매체의 탄성 및 밀도와 같은 속성은 음속과 감쇠에 영향을 줄 수 있다.  또한 온도, 고도, 습도와 같은 환경적 요인은 음파 전파에 다양한 영향을 미쳐 속도와 방향을 변경할 수 있다.  경계면과의 사운드 상호 작용 환경을 시뮬레이션할 때는 음파가 반사, 회절, 흡수를 통해 구조물과 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것이 중요하다. <그림 1>에서 볼 수 있듯이 반사는 음파가 경계를 만나면 반사되는 것으로, 반사각은 입사각과 같다. 파동이 장애물을 만나면 특히 파장이 장애물 크기에 비해 큰 경우 장애물 주변에서 휘어질 수 있다. 이를 회절이라고 정의한다. 일부 물질은 소리 에너지를 흡수하여 열로 변환하여 소리를 감쇠시킬 수 있는데, 이를 흡음이라고 한다.   그림 1. 방음벽에 의해 반사, 회절 또는 흡수되는 입사음   항공 음향 소음의 발생원 항공 음향 소리의 출처를 파악하는 것은 효과적인 시뮬레이션의 핵심이다. 많은 소스는 소리를 방사하는 방식에 따라 1차 소스(예 : 단극자(monopole), 쌍극자(dipole), 사중극자(quadrupole)) 또는 고차 소스로 분류할 수 있다. 우리가 인지하는 소음은 또한 두 가지 스펙트럼 유형, 즉 톤과 광대역으로 분류할 수 있다. 톤 노이즈는 노이즈 스펙트럼의 특정 주파수에서 뚜렷한 피크가 특징이며, 종종 흐름의 주기적 이벤트 또는 공명과 관련이 있다. 반면 광대역 노이즈는 광범위한 주파수에 걸쳐 발생하며, 톤 노이즈에서 볼 수 있는 뚜렷한 피크가 없는 보다 무작위적이고 난류적인 프로세스에서 발생한다.  항공 음향 노이즈의 주요 소스와 생성되는 소리의 스펙트럼 특성은 다음과 같다.   단극자 소스 단극자 소스(monopole source)는 풍선이 부풀어 오르거나 수축하는 것처럼 모든 방향으로 균일하게 방사된다. 주로 유체의 부피 변화와 관련이 있다. 연소 소음은 단극자 소스의 한 예이다. 연소 소음 : 엔진에서와 같이 급격한 연소 이벤트는 단극자 소스로 방사되는 급격한 볼륨 변화를 일으킬 수 있다.   쌍극자 소스 쌍극자 소스(dipole source)는 유체 흐름과 고체 경계와의 상호 작용에서 발생한다. 쌍극자 소스는 주로 두 개의 반대 방향으로 소리를 내며, 많은 시나리오에서 단극자 소스보다 더 강하다. 쌍극자 소스의 예로는 경계층 및 블레이드 소음과 유동으로 인한 진동이 있다. 경계층 노이즈 : 유체가 표면 위로 흐르면 경계층 난류가 표면에 변동하는 힘을 가하여 쌍극자 노이즈 방사를 유발할 수 있다. 유동 유도 진동 : 공기 탄성 플러터 또는 캐비티 공명과 같은 흐름과 구조물 간의 상호 작용은 쌍극자 소음 방사로 이어질 수 있다. 블레이드 소음 : 회전하는 기계에서 난류 유입과 블레이드 간의 상호 작용으로 인해 쌍극자 소음이 발생할 수 있다.   사중극자 소스 사중극자 소스(quadrupole source)는 난기류-난기류 상호 작용과 관련이 있다. 일반적으로 단극 및 쌍극자 소스보다 약하지만 고속, 난류 혼합 노이즈와 같은 고난류 시나리오에서 중요할 수 있다. 난류 혼합 소음 : 난류가 심한 고속 흐름에서는 서로 다른 난류 구조 간의 상호 작용으로 인해 사중극자 음파가 방사될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토데스크 한국어 커뮤니티 제2회 밋업 행사가 6월 26일 서울 역삼역 드리움에서 개최되었다. 이번 행사는 커뮤니티 회원의 목소리를 듣고 네트워킹을 하는 자리로 마련되었다. ■ 최경화 국장      오토데스크 한국어 커뮤니티를 담당하고 있는 오토데스크코리아 전다은 매니저의 인사를 시작으로 진행된 이번 행사는 커뮤니티에 대한 간단한 설명과 함께, 커뮤니티 회원의 프로그램 활용법과 개인 작업물 발표로 구성되었다. 전다은 매니저는 2023년 10월 한국어 커뮤니티를 시작하여 오토캐드, 인벤터, 레빗, 토목, 퓨전, 자유토론(기술, 산업, 제조, 디자인) 등 여러 포럼을 운영하고 있으며, 다양한 궁금증과 해결방안을 함께 공유하고 있다고 밝혔다.     양승규 님은 AI시대의 퍼스널 브랜딩에 대해 ‘나는 파이가 되어가고 있는가’라는 제목으로 재미있게 이야기를 풀어갔다. 양승규 님은 CAD와 건축을 기반으로 이미지 퍼스널 브랜딩을 발전시켜 왔으며, 전문성을 높이기 위해 다양한 노력을 기울여 왔다. 또한 AI 시대에 멀티 스페셜리스트가 중요하다는 견해를 제시하고, 자신의 경험을 통해 브랜딩을 어떻게 구축해왔는지를 소개했다. 그는 오토캐드 전문 서적 출간으로 6쇄를 찍는 등 꾸준한 독자를 확보하고 있으며, 캐드앤그래픽스 기고와 인터뷰를 소개했고 현재는 전문 필진으로 활동하고 있다. 또한 올해 4월부터는 오토데스크 엑스퍼트 엘리트(Autodesk Expert Elite) 회원으로 선정, 활동하고 있다고 밝혔다.     린킴 님은 ‘AI Genertive Automation Modeling’이라는 제목으로 AI, 다이나모(Dynamo), 퓨전(Fusion) 제너레이티브 디자인을 이용한 창의적인 디자인 워크플로에 대해 소개했다. 실제 사례로 벚꽃 나무의 창의적인 디자인 오브제를 만드는 방법을 소개했다.     유동근 님은 ‘오토캐드의 3D 기능의 모델링 기법과 강점’이라는 제목으로 오토캐드 3D 기능을 활용한 프로젝트로 건담, 코일건, 수직이착륙기 등 작품을 소개했다. 오토캐드는 2D 툴로만 쓰이는 경우가 많은데, 오토캐드가 3D에 얼마나 적합한지 모르는 사람이 많아서 안타깝다면서 현장의 시각과 실제 제품의 기능을 직접 비교해가면서 보여주었다. 김현우 님은 ‘오토데스크 & Inspiration’이라는 제목으로, 해외 해외 레빗, 다이나모 사용자들과 커뮤니티를 통해 교감하면서 영감받고 성장하는 이야기를 소개했다.     최용성 님은 ‘커뮤니티에 삼식이 삼촌 한명쯤은 있어야죠’라는 제목으로 삼식이 삼촌 역할을 하면서 성장해 나가는 다이나모 커뮤니티 이야기를 소개했다. 다이나모가 무엇인지부터 다이나모 유저 그룹이 어떻게 생기게 되었고, 어떤 활동들을 하는지를 소개하고 카카오 다이나모 오픈 채팅방 등에도 많은 참여를 당부했다.  이번 행사는 다양한 간식과 음료, 선물들과 함께 즐거운 시간을 보냈으며, 3회 행사는 올 가을에 개최될 예정이다.   ▲ 오토데스크 한국어 커뮤니티 제2회 커뮤니티 Meet Up 참석자 기념촬영 사진     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 미래를 설계하는 제조산업의 디지털 전환 기술과 사례 개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향 디지털 기반의 연결과 통합을 위한 미래의 PLM TYM의 디지털 혁신 전략과 PLM/DX 추진 사례 산업 분야의 디지털 전환을 위한 비전 AI의 현재와 미래 AI 시대에 대응하는 멀티 CAD 협업 방안 생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현 3D CAD를 활용한 지능형 경량화/최적화 디지털 트윈 모델링 방안   INFOWORLD   People&Company 48　헥사곤 사이먼 화이트 로맥스 글로벌 제품 총괄 디렉터　시뮬레이션으로 동력계 개발을 더욱 쉽고 빠르게   Case Study 51　아울케미 랩스와 함께 살펴보는 공간 컴퓨팅의 미래　XR 콘텐츠 개발 과정에서 발견한 가능성과 교훈 54　운전 경험의 개인화를 추구하는 리비안　언리얼 엔진으로 새로운 디스플레이 UI에 모험 정신을 구현    New Products 56　대용량 파일을 효율적으로 처리하는 CAD/CAM/CAE 솔루션　ZW3D 2025 60　AI 지원 설계 환경 및 클라우드 협업 강화　NX 업데이트 63　생산성 높이고 비용 줄이는 치과용 3D 프린터　덴타젯 XL 84　이달의 신제품   Focus 64　엔비디아, “PC 기반의 AI가 다양한 분야서 새로운 기회 만든다” 66　한국생산제조학회 2024 춘계학술대회, 생산제조 분야의 최신 AI 기술 동향과 전망 소개 68　지식 공유와 성장이 있는 오토데스크 한국어 커뮤니티 제2회 커뮤니티 밋업 70　오라클, 오픈소스 DB에서 생성형 AI의 활용 위한 서비스 발표 72　젠하이저, 고품질 오디오와 AI 내세우며 회상회의 솔루션 시장 진출   On Air 74　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　스케치업을 활용한 통합 공간 디자인 프로세스 75　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　EDA와 MDA 통합 트렌드 및 전망   Column 76　책에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 사피엔스 80　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능과 디지털 지식 점퍼   Editorial 83　Think Different, 다르게 생각하라? 다른 것을 생각하라!   Culture 88　파리 노트르담 대성당 증강현실 특별전…손안에서 만나는 역사의 현장   86　New Books 90　News   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 95　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (8) / 최영석　캐디안 2024 SE의 디자인 센터 98　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　AI 전문가 에이전트 개발을 위한 LLM 기반 구조화된 JSON 데이터 RAG 및 생성하기 104　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (4) / 천벼리　향상된 테이블 기능 109　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (5) / 이소연　서드파티 연계 활용 – 폼드론 및 SIC_ALU   Reverse Engineering 112　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (8) / 유우식　목판본 고서 데이터베이스   Manufacturing 119　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (3) / 김수훈　제조산업에서 AR 기술의 혁신적 도입 지원하는 디오타   Analysis 122　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 이상현　맥스웰 및 모터캐드의 신규 연성 해석 기능 127　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (5) / 씨투이에스코리아　Abaqus/CAE용 가상 프로세스 체인 애드온 시뮤체인 130　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (12) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드   Mechanical 134　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (3) / 박수민　개선된 부품 모델링       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기  

한국IBM은 SBS가 보도 및 제작 영상 데이터와 같은 대용량 데이터를 더욱 안정적인 환경에서 장기간 보관하고 필요 시 더욱 빠르게 데이터 수요에 대응해 확장할 수 있게 IBM TS4500 테이프 라이브러리를 도입했다고 밝혔다. 4K를 넘어 8K 화질이 대두되고 있는 오늘날, 방송 분야에서 데이터는 단 며칠만에 기하급수적으로 쌓일만큼 양 자체가 증가하고 있는 것은 물론 컴퓨터그래픽 등 최신 기술 활용으로 더욱 용량이 커지고 있다. 또, 환경·사회·지배구조(ESG) 경영 추진으로 인한 전기 소비와 탄소 배출 저감 필요성, 그리고 랜섬웨어와 같은 사이버 공격으로부터의 방어력을 갖춰야 하는 등 방송 업계를 둘러싼 대내외적 환경이 많이 변화하고 있다. 이에 자료를 안전하게 그러나 비용 효율적으로 보관할 수 있는 저장장치인 테이프 스토리지가 다시 각광받고 있다. IBM은 비즈니스 파트너인 정보통신기술(ICT) 서비스 기업 매사와 함께 SBS 스토리지 성능 개선 및 업그레이드를 위해 IBM TS4500을 공급했다. SBS는 기존 장비를 교체해 데이터 저장 집적도를 12배 높였으며, 신기술 도입으로 보도 및 제작의 영상 보관 시스템을 강화했다.     IBM TS4500은 데이터를 장기간 안전하게 보관하는 동시에 데이터 센터 공간 및 유틸리티 관련 비용을 절감할 수 있도록 설계된 고집적, 고확장성 테이프 라이브러리이다. 고가용성 및 직관적인 웹 그래픽 사용자인터페이스(GUI), 보안 및 아카이빙 솔루션 연계 등 다양한 신기술로 복잡한 업무 속에서도 기업의 유연한 대응을 지원한다. 또, IBM TS4500의 운영 비용은 회전식 디스크 스토리지나 퍼블릭 클라우드 아카이브 서비스 비용의 4분의 1 수준에 그친다. 주문형 방식으로 용량을 높일 수 있도록 설계돼 데이터 백업 및 아카이빙 수요량에 따라 유동적으로 확장할 수 있다. SBS 기술국 미디어IT팀의 임종근 부장은 “테이프 라이브러리가 제공하는 기술적 장점 외에도 본 사업에서의 IBM의 적극적인 의지와 오랜 기간 한국 시장에서 서비스를 지속한 신뢰성 측면에서 장기적인 파트너가 될 수 있다고 확신했다”고 설명하며, “IBM의 안정적인 지원을 바탕으로 변화하는 방송 환경속에서도 더욱 빠르게 대응할 수 있는 IT 환경을 구축하고자 한다”고 말했다. 한국IBM의 박대성 스토리지 사업총괄 상무는 “데이터는 항상 기업들의 예상보다 빨리 증가해 왔고, 기업들은 데이터 저장소의 다양화를 통해 비용 효율성을 추구한다”며, “테이프 라이브러리는 이러한 솔루션 구성에 빼 놓을 수 없는 중요한 요소로 IBM은 연구개발에 지속적으로 많은 투자를 해 오고 있다. 하이퍼스케일러와 같은 대형 인터넷데이터센터(IDC)를 운영하는 고객들의 요청을 직접 설계에 반영해 IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리리(IBM Diamondback Tape Library)를 작년에 출시한 것이 대표적인 사례”라고 말했다. IBM 다이아몬드백은 고집적률, 저탄소배출, 그리고 저전력이 특장점이다.

이에이트는 글로벌 이차전지 기업과 중요 생산 공정에 대한 시뮬레이션 적용 확대를 위한 검증을 성공적으로 완료했다고 밝혔다. 이에이트는 2023년 이차전지 제조공정에 시뮬레이션을 적용하였고, 올해는 적용 범위 및 수주 규모를 확대하여 솔루션을 납품하게 된다. 이에이트는 배터리 제조 관련 연구개발을 위해 다중 유체의 거동, 농도 확산에 의한 공침 현상을 해석하여 이차전지 품질 최적화 솔루션을 도출하였다. 이에이트의 입자 기반 시뮬레이션 소프트웨어인 NFLOW LBM(Lattice Boltzmann Method)을 통해 시간에 따른 유동장, 농도장, 화학 반응을 모사하는 거시적 솔루션을 얻을 수 있으며, 침전물의 핵 생성, 이동, 성장, 응집 모사 등 미시적 솔루션도 가능하다. 이에이트는 “기존의 수치해석 솔루션은 2~3개 화학종의 농도, 유동 해석에 국한되어 있었지만, 이에이트의 이차전지 시뮬레이션 솔루션은 4개 이상의 화학종을 다룬다. 또한 별도의 시드 포인트(seed point) 설정이 필요 없이 침전물이 생성되고 성장하는 양상을 자유롭게 모사할 수 있다”고 설명했다. 그리고 “LBM 기반의 유체 해석은 시스템의 규모가 증가해도 계산량을 줄이면서 정확한 결과를 도출할 수 있어 기존 솔루션들보다 뛰어난 성능을 보였다”고 덧붙였다.     이에이트는 이 솔루션에 대한 특허를 출원하여 지적재산권을 강화하였다. 이에이트 LBM 연구팀은 앞서 출원한 이차전지 시뮬레이션 기술의 연계법 등을 추가로 연구해 고도화된 시뮬레이션 기술을 후속 특허로 준비하고 있다. 또한 최근에는 적용 가능성 확대를 위하여 다상 유동의 시뮬레이션 안정성을 증대시킬 수 있는 연구를 수행하였다. 이 연구를 통해 다상 유동을 보다 안정적으로 해석하고 계산 비용 또한 절감할 수 있게 되었다. 이를 통해 냉난방 장치 내부 상변화, 시추에서 LNG/응축물 거동과 같은 현상을 보다 안정적으로 해석할 수 있으며, SCIE 저널인 Journal of Statistical Physics에 게재가 결정되었다. 이에이트의 김진현 대표는 “이차전지 분야 진출을 통해 입자 시뮬레이션의 확장성을 입증할 수 있었다. 이차전지는 성장성이 무한한 산업으로 실제 다수의 이차전지 제조기업으로부터 관련 문의를 접하고 있다. 또한 화학, 식품, 화장품, 제약 등 다양한 제조분야 산업 군에서 시뮬레이션 기술 문의가 이어지고 있다. 당사의 기술을 통해 제조 효율성과 품질을 개선함으로써, 고객사들이 더욱 경쟁력 있는 기업으로 거듭날 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10)   이번 호에서는 CFD에 유한요소법을 활용해 더 적은 요소 수로 해석 정확도를 높일 수 있는 곡선형 혼합 오더 메시(Mixed Order Mesh)를 생성하는 방법을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   High-Order 메시 커브는 전산유체역학(CFD) 솔버 커뮤니티에서 유한요소법(FEM)을 활용하는 사람들에게 큰 도움이 될 새로운 기술이다. 유한요소기법은 유한 체적 및 유한 미분 방법과 같은 기존 CFD 방법보다 적은 요소 수로 정확도를 높인다. 선형 요소의 가장자리, 면, 내부에 버텍스(새로운 자유도)를 추가로 도입하여 정확도를 높일 수 있다. 곡선 지오메트리에 인접한 요소의 경우 이러한 새로운 자유도가 지오메트리에 위치해야 하므로 원래 선형 요소의 모양이 변경된다. 메시가 점성이 있는 경계를 향해 요소들이 모여 있는 경우 이 과정은 더 어렵다. 또한 내부 요소의 가장자리와 면은 요소 반전을 방지하기 위해 경계 요소 곡률에 따라 곡선을 만들어야 한다. 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)에서 사용하는 WCN 스무딩에 대한 연구를 통해 혼합 오더 메시(Mixed Order Mesh)를 사용하여 지오메트리 곡률을 해결할 수 있다. 요소는 곡률이 심한 지오메트리 근처에서는 최대 4차 다항식(quartic)까지 올라갈 수 있으며, 곡률이 심한 지오메트리에서 멀리 떨어진 곳에서는 선형을 유지한다. 메시 평활화 방법은 비용 함수를 사용하여 원하는 요소 모양과 양의 자코비안을 각 요소에 적용한다. 요소가 지오메트리 근처에서 곡선이 될 때 점성 메시 간격이 유지된다. 결과는 복잡한 3D 구성에 대해 표시된다.   지오메트리 선형 메시를 올리고 표면 곡률에 따라 곡선을 그리려면 지오메트리에 쉽게 액세스하고 강력한 초기화 및 평활화 프로세스가 필요하다. 초기화 중에 고차 노드가 지오메트리에 정확하게 배치되고 메시 평활화 중에 표면에 유지되도록 하려면, 지오메트리에 대한 표면 검색작업이 필요하다. 엘리베이트 및 스무딩을 위한 지오메트리 액세스는 메시링크 API¹) 를 통해 제공된다. 메시링크는 지오메트리 및 메시 데이터를 관리하기 위한 라이브러리로, 메시 생성 및 메시 적응 애플리케이션과 관련된 함수를 쿼리할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공한다.   혼합 오더 커브 프로세스 혼합 오더 메시 커브는 유효한 선형 메시로 시작하는 프로세스를 사용한다. 프로세스의 주요 구성 요소는 <그림 1>의 순서도에 나와 있다. 이 백서 전체에서 요소의 차수 또는 다항식 차수는 선형, 이차, 입방체와 같은 Q1~4 명명법을 사용하여 표시되며, 이차 요소는 각각 Q1, Q2, Q3, Q4이다. 고차 요소는 라그랑지안 기저 함수를 사용하여 요소의 가장자리, 면, 내부에 고차 노드를 고르게 분포시킨다. 이러한 물리적 노드는 하위 요소와 요소 모양을 적용하기 위해 WCN 방식에 필수이다.   그림 1. 혼합 오더 메시 커브 프로세스의 순서도에는 가장 안쪽 고도 루프를 통과하는 여러 경로가 포함되어 있다. 진입 지점에 따라 색상으로 구분된 화살표를 따라가게 된다.   고도 프로세스는 입력된 선형 메시에서 시작하여 사용자가 요청한 최종 차수인 Qfinal에 도달할 때까지 최대 차수인 Qmax를 한번에 하나씩 증가시킨다. 각 차수 패스동안 먼저 표면 요소와 볼륨 요소의 편차를 테스트한다. 고차 점이 지오메트리에서 너무 많이 벗어나는 서피스 요소(허용 오차 기준)는 높이가 올라가고, 그 섭동이 볼륨에 퍼진다. 마지막으로, 요소 반전을 수정하고 엘리베이션 프로세스에서 생성된 요소의 품질을 개선하기 위해 WCN 메시 스무딩이 수행된다. 각 스무딩 반복 후 각 볼륨 요소의 편차를 다시 테스트하여 추가 높이 조정이 필요한지 여부를 결정한다. 이 프로세스는 모든 요소가 편차 기준을 충족하거나 최종 정도에 도달할 때까지 반복되며, 메시 평활화 프로세스가 수렴한다. 품질 제약 조건은 인접한 요소가 한 차수 이상 차이가 나지 않도록 보장한다. 최종 출력은 같은 차수의 요소 간에 공유되는 고차 노드가 포함된 메시이다. 그러나 차수가 다른 요소 간에 공유되는 면과 가장자리는 동일한 인터페이스 노드를 공유하지 않다. 따라서 내보내기 전에 이러한 인터페이스에서 형상 적합성을 적용한다.   요소 편차 메트릭 편차 메트릭(Deviation Metric)은 엘리먼트 엘리베이션 프로세스 및 메시 스무딩 프로세스의 일부로, 엘리먼트 엘리베이션 프로세스를 제어한다. 편차 메트릭은 곡선 경계 또는 다른 볼륨 요소에 인접한 요소의 가장자리와 면에 있는 테스트 노드의 변위를 측정한다. 이러한 테스트 노드의 변위가 임계값 거리를 초과하면 해당 요소에 상승 플래그가 지정된다. 높이를 트리거하는 임계값은 요소 내의 최소 선형 에지 길이에 입력 편차 임계값 파라미터(일반적으로 1~5%)를 곱한 값이다.   서피스 요소 편차 곡선 경계에 인접한 요소의 경우 편차 메트릭은 6차 가우스 구적법 점 위치에 배치된 테스트 노드를 사용한다. 그런 다음 테스트 노드를 지오메트리에 투영하고, 원래 위치와 투영된 위치 사이의 거리를 측정한다. 편차량은 <그림 2>에서 선형 삼각형의 중심(청록색)에 있는 테스트 노드를 곡선 지오메트리 표면(주황색)에 투영하여 보여준다.   그림 2. 지오메트리에 투영된 표면 요소의 중심에 있는 테스트 노드     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.