앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20)   터보 기계 설계 및 해석 분야에서 실제 적용 사례는 CFD 모델의 효율성과 적응성을 입증하는 증거이다. 이러한 애플리케이션은 고급 시뮬레이션 도구가 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여준다. 이러한 실제 시나리오를 살펴봄으로써 CFD 기술이 산업 발전에 미치는 직접적인 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. 터보차저 컴프레서가 장착된 토요타 GT86 CS-R3 랠리카(왼쪽 상단)   토요타 모터스포츠의 터보차저 컴프레서 최적화 독일 쾰른에 위치한 고성능 엔진 및 섀시 설계 전문 기업으로 유명한 토요타 모터스포츠는 케이던스(Cadence)의 피델리티(Fidelity) 소프트웨어를 사용하여 터보차저 컴프레서의 효율성을 개선하는 야심찬 프로젝트를 수행했다.(그림 1) 이 작업은 터보차저 부품의 설계가 이미 고도화되어 있었기 때문에 쉽지 않은 과제였다. 실제 프로토타입을 제작하는 기존 방식은 소요 시간이 길어 부적절했기 때문에, 팀은 보다 혁신적인 접근 방식인 수치 최적화를 선택했다. 문제는 이미 재료의 구조적 한계에 근접해 작동하는 컴프레서 임펠러를 최적화해야 한다는 것이었다. 이를 위해서는 다분야 최적화 프로세스를 위해 CFD와 전산 구조 역학(CSM)을 통합하는 미묘한 접근 방식이 필요했다. 이 팀은 폰 미제스 응력을 안전 한도 내에서 유지하면서 등방성 효율, 총 압력 비율 및 작동 범위를 개선하기 시작했다. 토요타 모터스포츠는 임펠러의 다양한 측면을 정의하는 154개의 파라미터를 포함하는 최적화 프로젝트에 착수하여 케이던스의 피델리티 소프트웨어를 활용했다. 기본 설계에서 특정 파라미터를 유지하는 데 신중을 기하여 궁극적으로 33개의 주요 설계 변수에 집중했다. 여러 설계 반복에 걸쳐 메시 품질과 일관성을 보장하기 위해 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh)를 사용하여 강력한 메시 전략을 구현했다. 이 최적화를 통해 <그림 2>에 자세히 설명된 대로 성능이 크게 향상되었다. 생성된 디자인 중 두 가지 디자인이 모든 공기역학적 및 구조적 목표를 충족하는 것으로 나타났다. 설계 D1은 압력비가 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다. 이러한 개선은 구조적 무결성을 보장하고 초크 질량 유량 요건을 유지하면서 달성되었다.   그림 2. 원래 지오메트리와 선택된 디자인(D1 및 D2)의 비교. 설계 D1은 압력 비율이 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다.   이 사례 연구는 터보차저 압축기 효율의 한계를 뛰어넘는 데 있어 다분야 CFD-CSM 최적화가 얼마나 효과적인지 보여준다. 토요타 모터스포츠의 접근 방식은 첨단 기술 개발에서 수치 최적화의 이점을 강조하여, 기존 방법으로는 실현 불가능한 설계 대안을 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다. 이 프로젝트의 성공은 까다로운 모터스포츠 및 자동차 엔지니어링 영역에서 터보 기계 설계를 개선할 수 있는 통합 계산 방법의 잠재력을 반영한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

마이다스아이티는 4월 21일~22일 마이다스아이티 판교 본사에서 ‘CAE I/X DAY 2025’가 열린다고 밝혔다. 이번 행사는 CAE 핵심 이론과 실무 적용 사례를 공유하고, 실습을 통해 실무자들의 활용 능력을 높이기 위해 기획되었다.  행사 1일차인 4월 21일에는 CAE 분야의 현직 전문가들이 준비한 세션을 통해 최신 해석 기술을 소개하고 다양한 해석 사례를 공유할 예정이다. ▲CAE의 필요성 및 강성 평가 이해 ▲최적화 해석 개념과 사례 ▲열전달 개념과 방열 설계에 대한 이해 등 실무에서 자주 활용되는 핵심 이론과 사례가 집중적으로 다뤄져, 참석자들이 해석 기술의 기초를 다질 수 있도록 했다. 2일차인 4월 22일에는 마이다스아이티의 대표 CAE 제품을 활용한 실습 세션이 진행된다. ▲메시프리(MeshFree)를 활용한 구조 강성 평가 ▲NFX로 따라하는 혼합물 및 다상유동 해석 실습 등 실제 CAE 프로그램을 직접 다뤄보며 실무에서 활용할 수 있는 노하우를 습득할 수 있다.  마이다스아이티는 “이틀간의 프로그램을 통해 CAE 기술을 보다 효과적으로 활용하는 방법을 익힐 수 있다”면서, “현장 참석자에게는 200만 원 상당의 수강료가 전액 지원되며, 스페셜 디저트 및 고급 라운지 식사, 100% 당첨 현장 이벤트 기회가 제공될 예정”이라고 밝혔다. 이번 행사의 신청은 마이다스 MTS 홈페이지에서 접수할 수 있다.  

  18　THEME. 디지털 전환으로 플랜트/조선 산업 경쟁력을 찾다 EPC 엔지니어링의 혁신을 위한 AI 기술 효율적 작업 환경과 미래 인력 운용 설루션으로서의 디지털 트윈 산업현장의 성공적인 DX를 위한 인사이트 공유 디지털 전환 생산 혁신의 마지막 퍼즐, 성과제   INFOWORLD   Editorial 17　제조 혁신의 나침반, 자율화와 지속가능성의 조화로 향한다   Case Study 31　유니티로 3D 건설 협업 애플리케이션을 구축한 오바야시　건설 프로세스에서 협업을 대중화하다   Focus 34　중소기업의 제품 개발 혁신을 이끄는 지멘스의 전략은? 36　클라우드·AI로 무장한 지스타캐드, 국내 CAD 시장 공략 가속화 38　로크웰 오토메이션, “전방위 AI 지원으로 자율 운영 공장을 구현한다” 40　2025 산업지능화 컨퍼런스, AI-산업 데이터 결합 통한 제조 혁신 제시 42　인텔, 고성능 AI PC 위한 프로세서 및 생태계 전략 소개 44　SIMTOS 2026, ‘AI 자율제조와 인재 연결’을 주제로 2026년 4월 킨텍스서 개최   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보   Column 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　이제는 인공지능과 디지털 트윈의 만남이 필요하다 54　트렌드에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래   50　New Books Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   PLM 59　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　BPMN은 무엇일까?   AEC 62　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (5) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅲ 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 기반 블렌더 모델링 AI 에이전트 개발하기 119　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2026의 새로운 기능   Visualization 70　전문 분야를 넘나들며 상상을 생동감 있게 디자인하기 / 장순규　기록에서 시청하는 문화를 이끄는 생성형 AI의 미래 74　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1) / 최석영　AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 86　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1) / 조희원, 남솔아　엔지니어링 데이터 기반으로 하이엔드 시각화 혁신하기   Reverse Engineering 80　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (4) / 유우식　정적 이미지와 동적 이미지   Analysis 91　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김지원　앤시스 플루언트를 이용한 혈류 해석 워크플로 94　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅴ 98　제품 개발 프로세스의 변화 이끄는 MBD / 오재응　가상 제품 개발에 적용하기 위한 MBD와 CAE의 차이 및 협업 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2) / 이종학　근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (11) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅱ       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   전자장비에서 발생하는 열을 배출하기 위해서 팬(fan)은 중요한 역할을 한다. 특히 단위 부피당 발열량이 크고 부품 간의 공간이 넉넉치 않은 협소한 고집적 전자장비에서는 팬의 활용이 필수이다. 좁은 공간에서 자연대류에만 의존할 경우, 기류가 막혀 열이 정체되고 과열로 이어질 수 있다. 이 때 팬이 있으면 강제대류로 열전달 매커니즘을 바꾸어 주고, 히트싱크에서 핀의 간격이 좁은 경우에도 방열 효율을 크게 높일 수 있다. 팬이 포함된 해석을 하기 위해서는 어떠한 이슈가 있고, 이를 해결하기 위한 방법은 무엇이 있는지 이론적 내용과 함께 살펴보자.   ■ 전상우 태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로, 열유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. 단순화를 적용하지 않은 팬   팬의 단순화 일반적으로 생각하는 팬의 모습은 <그림 1>의 모습이다. 하지만 해석에 적용할 때는 블레이드의 모양을 있는 그대로 살려서 해석에 반영하기보다는, <그림 2>처럼 면으로 단순화하여 적용하는 경우가 대부분이다. 회전체 모사 방법으로 무빙 메시(moving mesh) 또는 MRF(moving reference frame)를 적용하는 방법도 있으나 이번 글에서는 논외로 한다. 팬을 원 모양의 2차원 면으로 단순화하면 얻을 수 있는 이점이 크다. 블레이드 형상의 특성 상 날개가 전체적으로 얇을 뿐만 아니라 끝단 부분은 더욱 뾰족한 모양이다. 이런 생김새는 요소의 종횡비를 크게 하고, 요소 품질이 떨어지거나 심할 경우 마이너스 볼륨 격자가 생성될 위험도 있어 사용자가 신경 써서 메시를 생성해야 한다. 최근에는 우수한 요소 생성 알고리즘 덕분에 자동 메시 생성으로 잘 해결되는 경우도 있으나, 요소 개수 및 해석 소요 시간 측면에서도 단순화하는 것이 압도적으로 유리하다.   그림 2. 팬의 단순화 적용 전(왼쪽)과 후(오른쪽)   형상의 단순화는 팬 뿐만 아니라 다른 상황에도 자주 사용된다. 스펀지처럼 구멍이 많은 다공성 매질이나 타공판이 겹겹이 쌓인 그릴에도 형상 단순화를 적용할 수 있다. 이는 유동 해석 관점에서는 유동 저항이 주된 관심사이기 때문에 가능하다. 국소적인 각각의 구멍에서 속도와 압력을 모두 정확히 구현하기보다는 시스템 레벨에서의 유동 양상을 알고 싶을 때는, 다공성 매질 전체에 대한 저항을 정의하면 구멍 모양을 모두 살리지 않은 육면체 또는 면으로 단순화할 수 있다.    팬의 단순화 원리 제법 복잡하게 생긴 팬을 어떻게 2차원 동그라미 하나로 대체할 수 있는 것인지, 그 원리를 조금 더 자세히 알아보자.  유체는 진행 경로에 따라서 점점 압력이 떨어진다. 점점 떨어지다가 팬을 만나면 압력이 다시 올라간다. 팬은 유동 경로의 중간에서 승압 효과를 내는 것이다. 유체가 팬을 지나기 직전의 압력과 지나간 직후의 압력의 차이를 알 수 있다면, 해석 상에서 팬의 영향을 그래프 하나로 대체할 수 있다.   그림 3. 팬에 의한 승압 효과   유동 해석을 하면 결국 풀고자 하는 변수는 해석 영역 내부 각 위치에서의 속도와 압력이다. 따라서 팬에 의해서 압력이 어떻게 변하는지를 미리 알 수 있다면, 즉 유체가 팬을 통과하기 전과 통과한 이후의 압력차를 알 수 있다면, 그리고 이를 해석에 반영한다면 팬의 모양 자체는 중요하지 않게 된다. 이는 팬이 포함된 시스템 전체의 유동 양상이 중요한 경우에 적절하다.  만약 시스템 전체의 유동 양상을 알고자 하는 것이 아니라, 블레이드의 모양이나 종류에 따른 팬 자체의 성능 테스트를 할 때는 단순화를 적용하는 것은 적절하지 않다. 이 때는 블레이드의 모양이나 rpm 등에 따라서 차압이 달라질 것이기 때문에, 무빙 메시 또는 MRF 방법을 적용한 해석이 필요하다.   그림 4. 팬 성능 테스트 해석 형상     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19)   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 터보 기계의 시뮬레이션을 위한 솔버의 선택과 설정, 후처리 및 분석, 최적화 등의 과정을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   로터-스테이터 인터페이스 성능을 결정하고 잠재적인 문제를 식별하는 데 필수인 터보 기계의 회전 및 고정 구성 요소 간의 상호 작용을 모델링하는 방법에는 여러 가지가 있다. 다음에 설명된 방법은 동적 영역과 정적 영역 간의 정확한 흐름 전달을 보장하기 위해 로터-회전자 인터페이스를 올바르게 모델링하는 데에 사용된다.  혼합 평면 접근법 : 이 방법은 인터페이스 전반의 유동 특성을 평균화하여 회전 영역과 고정 영역 사이의 인터페이스를 모델링하는 데 사용되는 계산적으로 효율적인 정상 상태 근사치이다. 이 방법은 이들 영역 사이의 흐름을 효과적으로 ‘혼합’하여 안정된 인터페이스 조건을 제공하므로, 로터 블레이드가 고정자 베인을 통과할 때 발생하는 실제 불안정한 현상을 해결하지 않아 시뮬레이션을 단순화한다. 도메인 스케일링 방법 : 이 불안정 기법은 도메인의 물리적 치수를 스케일링하여 로터와 고정자 사이의 상대적인 움직임을 시뮬레이션하는 것이다. 다양한 회전 속도의 효과를 모델링하거나 전체 지오메트리를 명시적으로 모델링하지 않고 정수가 아닌 블레이드 수 비율을 맞추기 위해 자주 사용된다. 이 방법은 로터/스테이터 인터페이스 전체에 동일한 메시 주기성을 적용하여 양쪽에서 일관된 흐름 특성을 보장한다. 위상 지연 방법 : 이 방법은 주기성을 가정하고 도메인의 여러 세그먼트 간에 위상 변이를 적용하여 불안정한 회전자-회전자 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있다. 이 방법을 사용하면 전체 도메인의 불안정한 동작을 표현하면서 지오메트리의 일부를 시뮬레이션할 수 있으므로 계산 비용을 줄일 수 있다. 위상 지연 방식은 반복 패턴이나 주기적 대칭이 있는 경우에 특히 유용하다. 회전 기준 프레임(RRF) : RRF 방법은 로터와 함께 회전하는 기준 프레임에서 유동 방정식을 푸는 방식이다. 이 방법은 로터 동작의 물리적 시뮬레이션 없이도 구성 요소 회전으로 인한 흐름 효과를 시뮬레이션한다. 이 방법은 정상 및 비정상 시뮬레이션 모두에 사용할 수 있다. 정상 시뮬레이션에 사용할 경우 회전하는 부품과 정지된 부품 간의 통신을 위한 인터페이스 처리가 필요한 경우가 많으며, 이때 혼합 평면 접근법을 적용할 수 있다. 슬라이딩 메시 방법 : 이 기법은 과도 시뮬레이션에 사용되며 로터와 고정자 사이의 시간에 따라 변화하는 상호작용을 캡처할 수 있다. 로터 도메인의 메시가 고정자 도메인의 고정 메시와 관련하여 움직이거나 미끄러지므로 실제 회전 및 관련 불안정 유동 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 다중 참조 프레임(MRF) : MRF는 회전하는 영역의 흐름을 평균화하는 정상 상태 접근 방식이다. 그러나 이 방법을 사용하면 시뮬레이션 도메인의 여러 영역이 서로 다른 기준 프레임에 있을 수 있다. 따라서 회전자 도메인은 회전하는 기준 프레임에 설정하고 고정자 도메인은 고정된 상태로 유지할 수 있다. 고정 회전자 접근법 : 로터와 스테이터 위치가 서로에 대해 고정되어 있는 정상 상태 근사치로, 시간의 스냅샷을 시뮬레이션한다. 슬라이딩 메시 방식보다 계산 비용이 저렴하지만 실제 과도 효과를 포착할 수 없다.   그림 1. 특정 경우와 일반적인 경우의 로터-스테이터 처리 순서도   <그림 1>의 순서도는 특정 유동 특성에 따라 정상 상태 계산에서 로터-스테이터 인터페이스 처리를 선택하기 위한 의사 결정 프로세스를 제공한다. 시뮬레이션에 회전하는 임펠러와 고정된 볼류트 케이스 사이의 상호작용이 포함된 경우, 상세한 국소 유동 변화를 포착하고 계면 전체의 질량, 운동량 및 에너지 보존을 국소적으로 보장하기 위해 국소 보수적 결합을 권장한다. 다음으로, 계면 근처에 충격파가 존재하여 유동장에 강한 영향을 미칠 수 있는 고구배 유동 특성인 경우 1D 또는 2D 비반사 경계 조건이 제안된다. 이러한 조건은 시뮬레이션 결과를 손상시킬 수 있는 경계에서 충격파의 인위적인 반사를 최소화하도록 설계되었다. 마지막으로, 인터페이스 근처에 충격파가 없는 경우 전체 비일치 혼합 평면 또는 보수적 결합 방법을 사용하는 것이 좋다. 완전 비일치 혼합면 방법은 계면 전체의 유동 특성을 평균화하므로 회전자-회전자 상호 작용의 상세한 시간 정확도 캡처가 중요하지 않은 경우에 적합하다. 보수적 결합 접근법은 메시 적합성 없이 인터페이스 전체에서 질량, 운동량 및 에너지를 보존해야 하는 시나리오에 이상적이며, 따라서 회전자 메시와 고정자 메시 간의 어느 정도의 정렬 불일치 또는 비적합성을 수용할 수 있다. <표 1>에는 안정된 시뮬레이션에 사용할 수 있는 다양한 로터-스테이터 인터페이스 처리 방법이 요약되어 있다.   표 1. 회전자-고정자 인터페이스 처리 방법     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

마이다스아이티가 각 지역별 설계 엔지니어를 위한 찾아가는 해석 실무 교육 ‘M클래스’를 진행한다고 밝혔다. 이번 교육은 핵심 CAE 분야에 대한 실무 역량을 강화하고, 산업 현장에서 활용할 수 있는 해석 기술을 익히는 데 중점을 두고 있다. 3월 M클래스는 화성(18일), 안산(19일), 천안(20일), 부산(25일)에서 진행되며, 마이다스 MTS 홈페이지에서 신청할 수 있다. 마이다스아이티는 “이번 M클래스는 지난 1월 진행된 지역별 교육에서 높은 참여율과 긍정적인 피드백을 받으며, 많은 설계 엔지니어들의 요청에 따라 앵콜 교육으로 다시 마련되었다”고 밝혔다. 이번 교육에서는 유동, 열유동, 구조, 진동해석 등 CAE 주요 분야를 집중적으로 다루며, 실무에 바로 적용할 수 있도록 체계적인 커리큘럼을 마련했다. 뿐만 아니라 교육 현장에서는 마이다스아이티의 대표 CAE 제품을 직접 경험할 수 있다.      M클래스에서는 강성과 진동, 열 문제를 신뢰성 있게 검토할 수 있는 ‘NFX STR’부터 유체 흐름과 열을 가시적으로 분석하여 최적 설계를 지원하는 ‘NFX CFD’, 복잡한 메시 생성 없이 원형 CAD 모델 그대로 해석 가능한 ‘MeshFree(메시프리)’를 실습하며, CAE 프로그램의 이해도를 높일 수 있다. 마이다스아이티는 참가자 전원에게 수강료가 전액 지원되며, 점심식사 및 주차 지원 혜택도 제공된다고 설명했다. 마이다스아이티 관계자는 “이번 M클래스는 장소의 한계를 넘어 보다 많은 설계 엔지니어에게 CAE 교육 기회를 제공하기 위해 기획되었다”면서, “앞으로도 지속적인 교육 프로그램을 통해 설계 엔지니어의 기술 역량을 높이고 산업 발전에 기여할 계획”이라고 밝혔다. 마이다스아이티의 찾아가는 해석 실무 교육 M클래스는 현재 마이다스 MTS 홈페이지에서 신청할 수 있다.

AI 기반의 스마트 제조 및 디지털 전환 지원 강화 계획   헥사곤은 한국에서 세 개의 독립적인 디비전을 운영 중이며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 이 중에서도 가장 큰 비즈니스 유닛이다.  헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 해 3D 시스템즈의 리버스 엔지니어링 소프트웨어인 지오매직을 인수함으로써 자사 측정 설루션과의 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 데이터 기반 기술 혁신 및 넥서스를 중심으로 한 플랫폼 통합을 통해 고객맞춤형 정보를 제공해 나간다는 계획이다.  ■ 최경화 국장     헥사곤이 인수 합병을 통해 업계 주요 기업으로 입지를 굳히고 있다. 본사 및 계열사에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율 기술을 결합한 디지털 리얼리티 설루션 분야의 글로벌 리더이다. 헥사곤은 데이터를 활용하여 산업, 제조, 인프라, 공공 부문 및 모빌리티 애플리케이션 전반에서 효율, 생산성, 품질, 안전성을 높이고 있다. 헥사곤 내 전체 계열사는 총 8개이며, 이 중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 가장 큰 매출을 이끌고 있다. 한국에는 총 3개의 계열사가 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부(디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 분야에서 데이터를 활용하여 스마트한 제조 지원)와 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(플랜트 설계 및 자산관리 설루션 제공) 그리고 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아(건축이나 토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 설루션 제공)가 국내 고객을 위한 디지털 리얼리티 설루션을 제공하고 있다. 국내에서 매출 규모는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부가 전체 매출 규모 중 50%, 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부가 30%, 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아가 20%를 차지하고 있다.   지난 해 국내 제조 시장에 대해서 평가힌다면 2024년은 기술 혁신과 지속 가능한 제조 공정에 대한 강한 의지가 돋보인 한 해로 평가된다. 디지털화와 스마트 제조 시스템에 대한 투자가 확대되며, 특히 자동화, 로보틱스, 데이터 분석을 활용한 효율적인 제조 환경 구축이 주요 트렌드로 자리 잡았다. 많은 제조업체가 디지털 전환을 통해 효율성을 높이고 비용 절감을 목표로 하는 전략을 적극 추진하였다. 특히 디지털 혁신은 ESG 경영, 국경 탄소세, 자동차 산업 등과 밀접하게 연결되며 제조업계의 중요한 과제로 부상했다. 산업별로는 항공 및 방산 분야가 K-방산 성장과 지정학적 이슈로 두드러졌으며, 전자 및 반도체 산업도 안정적인 성과를 보였다. 반면 자동차 산업은 주요 전환기를 맞아 성장이 제한적이었으나, 신기술과 친환경 차량 개발에 대한 투자가 지속되고 있다.   지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 비즈니스 성과 및 주요한 변화에 대해 소개한다면 지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 주요 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 고객들이 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 디지털 전환 지원이다. 이를 위해 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 헥사곤 설루션뿐만 아니라 이종 소프트웨어를 간단하게 연동할 수 있는 환경을 제공하고, 보다 정확하고 효율적인 제조 공정을 지원했다. 두 번째는 제품 혁신이다. 헥사곤은 3D 측정 시스템과 품질 관리 설루션을 통해 시장에서 두각을 나타냈으며, 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 제조 품질을 개선하는 데 기여했다. 이러한 기술적 진보 덕분에 고객들은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있었다. 또한, 최근 CAE 업계에서 지각 변동이 일어나는 가운데, 헥사곤은 이를 기회로 삼아 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고자 노력하고 있다. 디지털 전환을 손쉽게 접근하고 관리할 수 있는 플랫폼을 만드는 데 의미를 두고 있으며, 이를 통해 고객의 니즈를 적극적으로 충족시키고 있다. 지난 해 성공 사례로는 아담스 리얼타임(Adams Real Time)을 활용한 현대자동차의 고성능 차량 개발 사례를 들 수 있다. 이 프로젝트는 기존 대비 더 적은 비용과 짧은 시간 안에 고성능 차량을 개발할 수 있도록 지원하며, 헥사곤의 기술이 실제 고객 환경에서 얼마나 효과적인지를 잘 보여준다. 또한, 작년에는 구미전자정보기술원(GERI), 금오공대, 경남대, 울산 경남 혁신 플랫폼 등과 MOU를 체결하며 구미 및 경남 지역의 제조 산업 지원에 적극 나섰다. 이러한 협력을 통해 지역 산업단지의 디지털화와 미래지향적 전환을 돕고 있다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 산업분야별 및 제품군별 성과에 대해 소개한다면 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부는 크게 세 개로 나누어볼 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부별 비중은 측정 설루션 사업부가 45%, 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부가 40%, 생산 소프트웨어 설루션 사업부가 15% 정도이다. 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부는 구조 분석, 음향 시뮬레이션, 시스템 동역학, 열 유동 해석, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 시뮬레이션, 자율주행 분석 등 다양한 CAE 소프트웨어를 제공한다. 이러한 설루션은 제품 설계 단계를 최적화하며, 기존의 ‘Build & Test’ 과정을 생략할 수 있도록 지원해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 생산 소프트웨어 설루션 사업부는 금속, 목재, 기타 재료를 다루는 CAD, CAM, CNC 시뮬레이션 소프트웨어로 구성되어 있으며, 제조업체가 가공 경로를 최적화하고 효율적인 생산 계획을 세울 수 있도록 돕고 있다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 CNC 시뮬레이션은 실제 가공 환경을 그대로 재현해 충돌 오류를 사전에 방지하고 가공 시간을 단축할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다. 측정 설루션 사업부는 3차원 측정기, 암 측정 장치, 레이저 트래커, 광학 스캐너 등을 통해 고정밀 데이터를 제공하여 품질 관리를 최적화한다. 또한, 자동화된 측정 및 스캔 설루션을 통해 생산성과 정밀도를 높이고 있다. 이를 지원하는 Q-DAS 통계적 공정 관리 소프트웨어와 데이터 관리 소프트웨어는 제조 과정에서의 데이터를 분석하고 품질 개선에 기여하고 있다. 자동차 산업에서 헥사곤은 스마트 제조와 품질 관리 설루션을 통해 큰 성과를 거두었다. 특히 차량 부품의 정밀 측정과 품질 관리에 강점을 보였으며, 고객 맞춤형 플랫폼 설루션을 제공하여 효율성을 높였다. 항공 우주 산업에서는 고도화된 3D 측정 및 품질 검사 설루션을 제공하며, 항공기 부품 및 구조물의 고정밀 검사를 통해 성과를 보였다. 기타 산업 분야에서도 헥사곤은 전반적인 제조 공정에 대한 최적화 설루션을 제공하며, 다양한 산업에서 경쟁력을 갖추고 있다. 금속 가공 및 플라스틱 산업에서도 수요가 증가하고 있다. 이처럼 헥사곤은 각 사업부의 강점을 바탕으로 디지털 전환을 지원하며, 제조업체의 생산성과 품질을 한층 더 높이는 데 기여하고 있다.   지난 해 헥사곤 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 설루션이 있다면 헥사곤은 지난 해 다양한 신제품 출시와 기존 설루션의 업그레이드를 통해 포트폴리오를 강화했다. 이러한 신제품과 업그레이드를 통해 헥사곤은 제조업의 디지털 전환과 효율성 향상을 적극 지원하고 있다. 프로플랜 AI(ProPlan AI)는 AI 기반의 자동화 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축한다. 이 설루션은 넥서스 플랫폼에 통합되어 제조 현장의 효율성을 높인다. 또한 독일 프라운호퍼 연구소와 협력하여 전기화학 시뮬레이션 기술을 통합한 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다. 이를 통해 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있다. 스캐닝 자동화 설루션 및 측정 장비 관련해서는 SIMTOS 2024에서 업그레이드된 스캐너 제품과 국내 기업과 공동 개발한 스캐닝 자동화 설루션, 새롭게 출시된 측정 장비를 공개한 바 있다. 이를 통해 고정밀 생산 가공 라인 프로세스를 개선할 수 있다. 넥서스 플랫폼은 제조기업의 협업 역량 강화를 위해 다양한 설루션을 구동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 헥사곤은 AI 기능을 활용하여 제조업 협업을 강화하는 전략을 제시해 나가고 있다.   넥서스에 대한 소개와 적용 사례가 있다면 넥서스 플랫폼은 헥사곤이 선보이고 있는 디지털 제조 설루션이다. 쉽게 설명하자면, 넥서스는 고객들이 원하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 정보화할 수 있는 도구라고 할 수 있다. 마이크로소프트 오피스가 다양한 문서 프로그램을 호환할 수 있는 것처럼, 누구나 직관적으로 사용할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 강점을 가지고 있다. 특히, 이 플랫폼은 제조업체가 생산 공정의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있도록 돕고, 이종 소프트웨어와 하드웨어를 간단히 연동할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다. 기존 API가 개발자에게 복잡하게 느껴질 수 있는 부분이 있었다면, 넥서스는 간소화된 접근 방식을 제공해 고객이 더 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 넥서스의 가장 큰 특징은 산업별 맞춤형 설루션이다. 자동차, 항공, 방산 등 다양한 산업에서 넥서스가 주목받는 이유는, 각각의 산업 특성에 최적화된 데이터 통합 및 분석 기능을 제공하기 때문이다. 자동차 대기업을 포함해 많은 고객들이 넥서스의 가능성에 큰 관심을 보이고 있는 상황이다. 넥서스 확산과 적용을 위해 2024년 12월에 한국-스웨덴 전략 산업 서밋을 진행한 바 있다. 이 자리에서 국내 주요 기관들과 산업단지 디지털 전환을 위한 MOU를 체결했는데, 한국 산업단지의 디지털 대전환을 하는데 넥서스가 지원될 수 있도록 협의하고 있다. 이러한 MOU를 포함해 넥서스가 실질적으로 제조업의 변화를 어떻게 이끌어낼 수 있는지 더 많은 사례가 생길 것으로 보고 있다. 넥서스는 단순히 데이터를 보여주는 플랫폼이 아니라, 고객들에게 더 나은 의사결정을 돕고 그들의 아이디어와 비전을 실현할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 앞으로도 넥서스는 디지털 전환과 데이터 통합의 중심에서 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 국내 조직 변화와 인수된 회사에 대해 소개한다면 헥사곤의 국내 조직은 현재 계속해서 확장되고 있다. 특히, 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 특화된 설루션을 제공하는 팀이 점차 강화되고 있다. 최근에는 데이터 과학과 AI 기술을 다룰 수 있는 전문가들이 많이 합류하면서, 디지털 전환과 관련된 역량이 크게 향상되고 있는 상황이다. 고객 지원 측면에서도 변화가 있다. 헥사곤은 고객지원 및 기술지원 팀을 확충해 고객이 헥사곤 설루션을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 고객 만족도를 한층 더 높이는 데 중점을 두고 있다. 최근 중요한 변화 중 하나는 3D시스템즈의 지오매직(Geomagic) 소프트웨어를 인수한 것이다. 지오매직은 3D 계측 및 리버스 엔지니어링 시장에서 독보적인 기술을 보유하고 있는 소프트웨어 제품군이다. 이를 통해 헥사곤은 해당 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하고, 고객에게 혁신적이고 포괄적인 설루션을 제공할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있다. 결과적으로 국내 조직의 확장과 전문가 그룹의 강화 그리고 중요한 인수합병을 통해 헥사곤은 앞으로도 고객에게 더 큰 가치를 제공하고, 제조업 디지털 전환을 이끄는 데에 중심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   올해 국내 제조 시장에 대해 전망한다면 CAE 시장은 현재 많은 지각변동이 일어나고 있는 분야이다. 단순히 제품 단위로만 보면 이미 포화상태에 가까운 시장이라고 할 수 있어서, CAE만으로는 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다. 중요한 건 이 시장을 어떻게 더 효율적으로 운영하느냐에 대한 해답인데, 헥사곤은 이를 위해 넥서스 플랫폼을 중심으로 전략을 구상하고 있다. CAE의 제품과 기능 자체는 여전히 중요하지만, 더 큰 패러다임 변화가 필요하다고 본다. 단순히 개별 소프트웨어를 활용하는 것을 넘어 플랫폼 기반으로 통합하여 CAE 데이터를 응용하고 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 생각한다. 헥사곤은 넥서스를 통해 이러한 방향성을 제시하고, 고객들이 새로운 시각에서 CAE를 접근할 수 있도록 돕고자 한다.   올해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면 2025년에는 제품 단위 판매에서 벗어나 데이터 기반의 넥서스 플랫폼 강화에 주력할 계획이다. 이전에는 제품 판매가 중심이었다면, 올해는 넥서스를 활용한 협업과 데이터 통합이 핵심이 될 것이다. 산업군에서는 기존 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하는 데 주력하고 있다. 우주·항공·방산 산업, 자동차, 전자 분야들의 산업에서 헥사곤 설루션의 활용이 계속 확대될 것으로 기대한다. 또한, 공공사업 분야에서도 많은 기회가 열릴 것으로 보이는데, 구미와 창원 산업단지처럼 미래지향적이고 디지털화된 산업단지 구축에 지속적으로 지원할 예정이다. 헥사곤은 AI와 넥서스 플랫폼을 통해 제조업체에게 스마트한 디지털 전환 설루션을 제공하며, 고객이 효율성과 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕고자 한다. 2025년은 이러한 플랫폼 전략이 본격적으로 결실을 맺는 해가 될 것이라 기대하고 있다.   제조 산업에서 AI의 활용 전망은 어떻게 보고 있는지 AI는 이제 제조 산업에서 필수 요소라고 생각한다. 과거에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 이제는 그 단계를 넘어선 지능화된 제조 환경이 요구되고 있다. 단순히 자동화된 공정을 넘어, 데이터 기반으로 스스로 판단하고 최적의 결과를 만들어낼 수 있는 자율적인 제조 환경이 필요하다는 것이다. 헥사곤은 AI와 데이터 분석을 통해 이러한 제조 공정의 효율성을 높이는 데 집중하고 있다. 특히, 헥사곤의 넥서스 플랫폼은 계속 업데이트 되고 있으며, AI 기술을 활용하여 제조업체가 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원을 넓혀가고 있다. 이 플랫폼은 클라우드 시스템으로 운영되며, 일반 사용자들에게도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 대표적인 예로 올해 초에 출시되는 프로플랜 AI를 들 수 있다. 이 제품은 넥서스 플랫폼에서 작동하는 AI 기반의 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 실제 제조 공정에서 가시적인 성과를 만들어내는 사례라고 할 수 있다. 결국 AI는 제조 산업에서 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 기술이며, 헥사곤은 이러한 기술을 활용해 고객들이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 돕고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 앞서 소개한 것처럼 2025년에는 AI 기반의 스마트 제조 설루션을 더욱 발전시킬 것이다. 제조업체들이 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 및 품질 향상을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 또한, 클라우드 기반의 넥서스 플랫폼을 통해 데이터 통합 및 분석 기능을 강화하여, 다양한 산업 분야에 맞춤형 설루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   향후 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획이 있다면 헥사곤의 국내 제조 분야 전략은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 국내 공공사업을 중심으로 제조업의 디지털 전환을 지원하는 것이다. 이를 통해 국가 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고자 한다. 둘째는 고객 맞춤형 설루션을 제공하여 비용 효율성과 통합성을 극대화하는 방향으로 비즈니스를 확대하고 있다. 헥사곤의 핵심 경쟁력 중 하나인 넥서스 플랫폼이 가지고 있는 강점을 살려 국내 제조업체들이 디지털 전환과 생산성 향상을 실현할 수 있도록 다양한 지원을 이어갈 계획이다. 결론적으로, 헥사곤은 고객 중심의 기술과 전략을 통해 국내 제조 분야에서 의미 있는 변화를 만들어간다는 계획이다.      ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　제조업의 디지털 전환, ‘사람 중심의 혁신’이 성패 가른다   Focus 18　플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다 24　오라클, “AI의 핵심은 데이터… 강력하면서 유연한 클라우드 기술로 AI 혁신 지원”   Case Study 26　건설 장비의 유지에 증강현실 활용한 HD현대인프라코어　산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   New Products 31　클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션　앤시스 2025 R1 34　AI로 제품 개발 및 HPC 스케줄링 효율 향상　하이퍼웍스 2025 / HPC웍스 2025 36　클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션　Virtual Test Drive X 38　소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합　멘딕스 10.18 40　다양한 산업 분야를 위한 실시간 시각화 기능 강화　트윈모션 2025.1 62　이달의 신제품   Culture 42　AI 스터디와 네트워크를 위한 스터디 모임 ‘AI 바우하우스랩’   Column 49　책에서 얻은 것 No. 24 / 류용효　2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대에 나는 무엇을 아는가?   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업의 미래, 메가캐스팅 해석과 활용 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율 제조의 핵심 기술, SDM과 AI의 만남 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털과 현실의 경계를 넘는 차세대 몰입형 협업 설계   54　News 60　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조 72　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (4) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅱ 177　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) / 천벼리　BIM 치수 체인   Mechanical 75　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅰ   Reverse Engineering 84　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3) / 유우식　관찰의 시점과 관점   Analysis 92　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ 97　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1) / 이종학　AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　전자장비 방열을 위한 팬 단순화 원리와 해석 적용 방법 112　MBD를 성공적으로 도입하기 위한 비결 / 오재응　무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   3D Printing 108　시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅 / 김진호　자동차 내장 부품의 디자인 검증용 시제품 개발 사례   PLM 120　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

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