알테어가 자사의 클라우드 플랫폼인 ‘알테어원’에 엔비디아의 ‘옴니버스 블루프린트’를 통합했다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아가 개발한 실시간 디지털 트윈 구축을 위한 참조 워크플로이다. 이번 통합으로 사용자는 복잡한 시뮬레이션과 디지털 트윈을 실시간으로 시각화하고 구축할 수 있으며, 별도의 설정 없이 다양한 사용자와 함께 협업할 수 있다.   이제 사용자는 알테어원 내에서 옴니버스 블루프린트를 즉시 활용할 수 있으며, 구축한 디지털 트윈은 클라우드와 온프레미스 환경 어디서든 손쉽게 배포할 수 있다. 알테어원은 모든 데이터를 메타데이터와 함께 체계적으로 관리해 설계 반복 시에도 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 특히 알테어의 인공지능(AI) 기반 해석 설루션인 ‘알테어 피직스AI’를 함께 활용할 경우, 기존에 며칠씩 걸리던 물리 해석 작업을 수 초 내지는 수 분 내로 단축할 수 있다.   실시간 협업도 중요한 차별점이다. 사용자는 디지털 트윈 환경에서 여러 사용자와 동시에 설계를 진행하고, 가상 환경에서 실시간으로 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 특히 3D 설계, AI, 레이 트레이싱 기술이 결합된 몰입형 업무 환경을 제공하며, 클라우드 기반의 고품질 렌더링과 스트리밍 기능을 통해 복잡한 시스템 통합도 간소화된다. 알테어는 충돌 및 낙하 테스트 등 고난도 해석 작업에서도 시뮬레이션 속도와 협업 효율을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.   이번 협업은 엔비디아의 GPU 가속, NIM 마이크로서비스, 옴니버스 플랫폼 등 최신 기술을 기반으로 하며, 알테어는 이를 바탕으로 시뮬레이션, AI, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 자사의 핵심 역량을 단일 플랫폼에 집약해 디지털 엔지니어링의 새로운 표준을 제시할 계획이다.     엔비디아의 티모시 코스타 CAE 및 CUDA-X 부문 수석 디렉터는 “디지털 트윈 기술은 산업을 재편하고 있다”면서, “알테어 사용자는 이제 엔비디아의 첨단 기술을 기반으로 더욱 효율적이고 실질적인 디지털 엔지니어링을 구현할 수 있을 것”이라고 말했다.   알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “엔비디아의 블랙웰 가속기, AI, 옴니버스 기술을 알테어원에 통합함으로써 고객은 디지털 트윈과 시뮬레이션을 보다 빠르고 직관적으로 운영할 수 있게 됐다”면서, “이번 통합은 데이터, AI, 시뮬레이션을 하나의 워크플로로 연결해 디지털 엔지니어링 혁신을 실현하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 강조했다.   한편 알테어는 옴니버스 블루프린트 통합 외에도 주요 제품에 엔비디아 기술을 적용해 성능 향상을 지속하고 있다. 알테어의 구조해석 설루션인 ‘알테어 옵티스트럭트’는 GPU 가속 라이브러리 cuDSS를 도입해 CPU 및 GPU에서 해석 성능을 개선했다. 또한 알테어의 주요 전산유체해석(CFD) 소프트웨어가 블랙웰 플랫폼에서 최대 1.6배의 속도 향상을 기록했고, 입자 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 ‘알테어 이뎀’은 기존 32코어 CPU 대비 최대 40배 빠른 시뮬레이션 속도를 달성한 바 있다.

디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다.  <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외  페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원   목차 머리말 - <디지털 트윈 가이드> 발간에 부쳐 / 최경화   Part 1. 디지털 트윈 개론 8    디지털 트윈 개론    한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24    제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개    손지연 32    디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성    권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38    디지털 트윈의 이해와 구현 방법    양영진 45    디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵    안창원 50    디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드    박수진 58    디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드    류수영 63    국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안    박양호 70    디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다    강태신 74    기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식    오병준 80    디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드    진득호 86    3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드    김지인 90    스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명    문명수 95    디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법    손대식 100    AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례    김준형 106    제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정    신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114    미래의 디지털 트윈에 대해서    조형식 118    AI 시대의 디지털 트윈    김성희 124    AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래     류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130    디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례    차석근 136    가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈    안영규 142    디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안    전완호 146    가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조    이지수 152    디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합    나인플러스아이티 157    디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례     유니티 162    스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점    최창현 168    스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례    비아이엠팩토리 172    디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력    아브로브소프트코리아 175    산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용    김형중, 우종헌 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180    Ansys Twin Builder    디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182    ARAS PLM    오픈소스 PLM 소프트웨어 184    AutoForm Assembly    차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어  185    AutoForm Car Body Planner    차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186    AutoForm-Sigma    스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188    Cadence Fidelity CFD    고성능 멀티피직스 플랫폼 191    Emulate3D    디지털 트윈 소프트웨어  192    CATIA    제품 설계 및 협업 솔루션 193    DELMIA Digital Manufacturing    제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194    CP(Collaboration Platform)     제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼  197    FlexSim    3D 시뮬레이션 소프트웨어  198    CupixWorks(큐픽스웍스)    AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200    DTDon    실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202    DTDsquare    산업용 디지털 트윈 플랫폼 204    guardione turbo(가디언 터보)    산업용 AI 솔루션 206    HxGN EAM    제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208    HxGN SDx    스마트 디지털 리얼리티 209    LinkBiz    제조 IT 솔루션 210    NDX PRO    데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212    NFLOW    입자 시뮬레이션 소프트웨어 215    mago3D    디지털 트윈 플랫폼 216    Nexus    엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219    Nextspace    3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220    NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스)    3D 애플리케이션 개발 플랫폼  222    NX X    클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223    One Total Twin    디지털 트윈 솔루션 225    OCMS    해상공사 통합관리 시스템 226    SynchroSpace    전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228    TROSAR CyberSpace    디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231    Smart Digital Twin    제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232    TeamPlus    도면 및 기술정보관리 솔루션  234    TTM 3D TWINS    디지털 트윈 플랫폼 237    Teamcenter X    PLM을 위한 SaaS 솔루션 238    Unity Industry(유니티 인더스트리)    실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240    Unreal Engine(언리얼 엔진)    건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241    Visual Components    3D 시뮬레이션 소프트웨어 242    Universal Plant Viewer    플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244    WAiSER (와이저)    디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245    VIZZARDX    대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246    OCTOPUS Hub    실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248    디지털 작업절차서 통합 시스템    3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250    3DxSUITE, CADdocor    이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252    Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트     가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교  / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI      266    Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트       ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   사전 도서구입 예약으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 도서는 내용 등을 보완하여 4월초 발간 예정입니다. 이북은 첨부 파일 누르시면 결제 후 파일 다운로드 가능합니다.  다운로드가 안될 경우 메일로 요청해 주세요   제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 에러 파일 요청 구입자명 :  받으실 메일주소 전화번호 :  보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr   ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다. 4월 초 발간 예정 도서 구입하러 가기      

마이크로소프트가 토포컨덕터(Topological Conductor) 기반 양자 프로세서(quantum processor)인 마요라나 1(Majorana 1)을 공개했다. 최근 양자 컴퓨터 기술이 산업 전반에 큰 변화를 가져올 것이라는 기대가 커지면서 이와 관련한 연구가 가속화되고 있다. 마이크로소프트는 이번에 공개한 프로세서를 통해 양자 컴퓨터가 수십 년이 아닌 수년 내에 다양한 산업 및 사회적 문제를 해결하는 데 기여할 수 있을 것으로 전망했다. 손바닥 크기의 마요라나 1은 마이크로소프트가 개발한 토폴로지 코어(Topological Core) 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 양자 컴퓨터의 연산 단위인 큐비트(Qubit)를 단일 프로세서에 100만 개 이상 집적할 수 있는 확장성을 가졌으며, 오류 저항성을 하드웨어에 갖춘 내결함성 구조(fault-tolerant)로 더욱 안정적인 양자 연산이 가능하다. 또한, 디지털 방식으로 큐비트를 제어할 수 있어 신뢰성을 높였다.     이 같은 혁신의 핵심은 토포컨덕터라는 새로운 물질에 기반한다. 마이크로소프트 연구진은 반도체인 인듐비소와 초전도체인 알루미늄을 원자 단위에서 정밀하게 결합해 토포컨덕터라는 새로운 재료 스택을 제작했다. 토포컨덕터는 극저온에서 토폴로지 초전도성을 유지하면서 고체·액체·기체와는 다른 토폴로지 상태(topological state)를 형성한다. 특히 이 물질은 새로운 양자 입자인 마요라나 입자(Majorana particle)를 관찰하고 제어함으로써 초소형·초고속·고안정 큐비트를 생성하는 데 활용할 수 있는 재료다.   이번 연구 결과를 담은 논문은 과학 저널 네이처(Nature)에 동료 평가를 거쳐 게재됐다. 이 논문에서는 마이크로소프트 연구진이 토폴로지 큐비트의 독특한 양자 특성을 구현하고, 이를 정밀하게 측정하는 방법이 소개됐다. 특히 토포컨덕터가 무작위적 방해로부터 양자 정보를 효과적으로 보호하는 마요라나 입자를 생성할 수 있으며, 마이크로파 측정을 활용해 해당 정보를 신뢰성 있게 판독할 수 있다는 점도 다뤄졌다. 또한, 마이크로소프트는 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 산업 규모 양자 컴퓨팅을 위한 미개척 시스템(US2QC, Underexplored Systems for Utility-Scale Quantum Computing) 프로그램 최종 단계에 진출한 두 개 기업 중 한 곳으로 선정됐다. US2QC는 DARPA의 양자 벤치마킹 이니셔티브(Quantum Benchmarking Initiative)의 일부로, 실용적이며 내결함성이 높은 양자 기술 개발을 목표로 하는 연구 프로젝트다. 마이크로소프트는 양자 컴퓨터가 다양한 산업과 연구 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다. 특히 재료 과학, 의료 및 생명 과학, 기후 변화 대응, 지속 가능한 에너지 연구 등에서 양자 컴퓨터의 역할이 더욱 중요해질 것으로 보고 있다. 예를 들어, 양자 컴퓨터는 금속이 녹슬거나 균열이 생기는 원인을 분석해 이를 스스로 복구하는 신소재를 개발하거나, 미세 플라스틱을 무해한 물질로 분해하는 촉매를 찾는 데 활용될 수 있다. 또한, 효소의 작용을 정밀하게 분석해 더 효과적인 치료제나 친환경 농업 기술을 개발하는 데 기여할 수도 있다. 마이크로소프트의 체탄 나약(Chetan Nayak) 퀀텀 하드웨어 부사장은 “마이크로소프트는 18개월 전부터 양자 슈퍼컴퓨터로 가는 로드맵을 제시했으며, 이번에는 세계 최초로 토폴로지 큐비트를 공개하며 두 번째 이정표를 달성했다”면서, “백만 큐비트 규모로 확장 가능한 양자 컴퓨터는 단순한 기술적 성취가 아니라, 전 세계가 직면한 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있는 열쇠다. 이 기술이 실현되면 자가 치유 소재, 지속 가능한 농업, 더 안전한 화학 물질 개발 등 다양한 혁신이 가능해질 것”이라고 강조했다.

전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용   이번 호에서는 Multiscale.Sim(멀티스케일심)을 사용하여 전고체전지의 제조 공정에서 고품질, 고성능의 제품을 생산할 수 있도록 해석적으로 접근하는 방법을 알아보겠다.   ■  하효준 태성에스엔이 MBU-M1팀의 수석매니저로 전기전자, 반도체, 헬스케어 관련 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   최근 전기차에 많이 사용되고 있는 리튬이온전지(lithium ion battery)는 충전이 쉽고 에너지 밀도가 뛰어나 실용적이지만, 구성 재료 중 하나인 전해질이 가연성 액체로 외부 충격에 의한 화재나 폭발 등과 같은 열 폭주 이슈가 발생하고 있다.   그림 1. 전고체전지와 리튬이온전지(LIB)의 구조   리튬이온전지의 대체품으로 각광받고 있는 전고체전지(solid state battery)는 <그림 1>과 같이 전지 양극과 음극의 사이에 전해질이 액체가 아닌 분말 형태의 불연성 고체로 대체되어 매우 안정적인 특징이 있는 차세대 배터리이다. 이러한 전고체전지는 기존 리튬이온전지에 비해서 낮은 이온 전도도를 갖는 단점이 있는데, 이는 전고체전지의 전해질이 고체로 이루어져 있어서 자유롭게 모양을 변경할 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 전해질을 분말로 분쇄하여 적용하며, 분말 형태로 적용이 되면 입자의 배열이 제품의 특성에 큰 영향을 미치는 인자이다. 고성능의 전고체전지를 개발하기 위해서는 이온이 잘 움직일 수 있는 높은 부피비율과 공극이 없는 고체전해질 층을 만들고, 분말을 구성하는 입자들 사이에 완전한 접촉을 갖게 하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 각 공정별 최적 조건을 찾는 것이 필요하며, Multiscale.Sim이 이에 대한 대책이 될 수 있다. Multiscale.Sim을 사용하면 상위 공정 결과를 하위 공정으로 전달하여 좀 더 정확한 평가가 가능하며, DEM과 FEM을 방법을 연결해 줄 수 있는 인터페이스를 가지고 있어서 이를 고려할 수 있다.   전고체전지의 제조 공정 전고체전지의 제조 공정은 여러 방법으로 접근 가능하지만, 널리 알려진 방법은 <그림 2>와 같이 습식과 건식 두 가지로 나눌 수 있다.   그림 2. 전고체전지의 제조 공정   먼저 습식 제조 공정은 혼합(mixing), 도포(coating), 건조(drying), 압축(press)의 네 단계로 이루어져 있으며 혼합 공정부터 재료는 슬러리 형태의 액상으로 존재한다. 그리고 도포와 건조 공정을 거치면서 다시 입자 형태로 돌아간 후 압축 공정을 거쳐 제작된다. 습식 공정은 일반적으로 액체 상태로 공정이 시작되기 때문에 얇은 두께의 필름 형태로 제작이 가능하며, 이에 따라서 시트형 배터리에 주로 사용된다. 건식 제조 공정은 혼합(mixing), 충전(filling), 압축(press)의 세 단계로 이루어져 있다. 혼합과 충전 공정에서 재료는 아직 입자의 형태로 존재하기 때문에 입자의 비율, 공극의 정도, 충전된 형태 등에 따라서 재료의 성질이 달라질 수 있다. 이에 따라 입자의 거동 및 특성을 분석하는 것이 <그림 3>과 같이 중요한 인자이다.   그림 3. 입자의 구성에 따른 전고체전지의 성능 예시   건식 공정과 습식 공정 모두 장단점을 가지고 있지만, 이번 호에서는 건식 제조 공정 기반으로 알아보고자 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 엔비디아의 최고 경영자인 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘물리적 AI(physical AI)’라는 용어를 사용한 것이 화제이다.  물리적 AI에 정확하게 정의된 것은 없지만, 수 년 전부터 사용하는 물리적 AI 개념은 인공지능이 우리 주변의 물리적 세계가 공간과 시간에 따라 어떻게 변화하는 지도 학습할 수 있다는 것을 의미한다. 최근 챗GPT가 그린 그림은 인간의 물리적 경험과 인식을 인지하지 못하는 경향이 있다. 그것은 소프트웨어 알고리즘에 따라서 생성되기 때문이다. 예를 들어서 ‘고수가 들어간 쌀국수를 그려줘’라고 하면 배우 고수가 쌀국수 그릇에 들어간 것 같은 황당한 이미지가 생성될 수도 있다. 이 그림은 인공지능에게 아무런 문제가 없지만, 물리적 세계에 사는 인간은 상상하지 못하는 이미지다. 이런 현상은 인공지능과 디지털 결과에서 자주 본다. 이 그림은 디지털 공간과 시간의 생각과 물리적 공간과 시간의 생각의 차이점을 극명하게 보여주는 예이다. 엔비디아 젠슨 황의 물리적 AI는 비즈니스 용어로 사용될 것이지만, 그 의미는 로봇같은 물리적 실체가 데이터를 물리적 실행(action)으로 변환해 주는 것을 의미한다. 최근 오픈AI의 챗GPT가 엄청난 방향을 가져왔지만, 어떤 실행을 직접 해 주는 것이 아닌 말로만 하는 대규모 언어 모델(LLM)이라고 할 수 있다. 이제 산업계에서는 언어 모델이 아닌 물리적 액션(physical action)이 필요하다. 그것의 대표적인 비즈니스가 자율주행(autonomous driving)과 로봇(robot)이라고 할 수 있다. 그러나 이런 비전(vision)은 비전일 뿐이다. 이것은 최근 메타버스의 사례에도 알 수 있듯이 아무리 전문가라고 하더라도 미래를 확정할 수 없다. 미래는 가 봐야 하는 것이다. 최근에 디지털 트윈을 공부하면서 디지털 트윈에 대해 상당한 의문점을 가지게 되었다. 이제 디지털 트윈의 범위는 한 개인이나 조직이 평생 공부할 수 있는 지식의 범위를 넘어섰다.  아직 존재하지 않는 것에 대한 디지털 트윈부터 기존의 제품을 유지 보수하기 위한 디지털 트윈까지 너무나 다양하며, 그것은 모두 적용할 수 있는 표준이나 프레임워크(framework)는 존재하지 않는다. 현재 주장하는 디지털 트윈의 개념은 시뮬레이션(simulation)에 기반을 두고 있다. 어떤 사람은 디지털 트윈이 아니라 디지털 클론이라고 주장한다. 왜냐면 현재는 미러링 이미지라고 생각하기 때문이다. 진정한 트윈은 서로 비슷하지만, 서로 다른 삶을 살아간다. 원래 디지털 트윈(digital twin)의 개념은 미국항공우주국(NASA)의 우주선 개발에서 나왔다. 여러 가지 리스크로 인해 보통 두 개의 트윈을 제작해서 하나는 우주로 발사하고 하나는 미국항공우주국이 보관하는데, 지구에 남은 트윈의 유지 비용이 비싸기 때문에 디지털 형태로 만들기 시작한 것에서 디지털 트윈이라는 용어가 나왔고 더 자연스러워졌다. 몇 년 전부터 일반인들이 디지털 전환이나 4차 산업혁명에 대해서 약간 진부해지기 시작했다. 더 이상 디지털이 새로운 혁신만은 아니고 성공이나 경쟁에 장점으로만 작용하지 않는다는 것을 인식하기 시작했다. 새로운 무엇인가를 기대하기 시작했다. 처음에는 챗GPT같은 것은 모든 것을 일시에 바꿀 것 같았지만, 또 다른 변화가 우리를 기다리고 있다. 이것은 전문가나 잘 나가는 비즈니스맨이 주장하는 대로 되는 것이 아니라, 생각하지 못한 곳에서 시작된다.   그림 2. 물리적 AI 그리고 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)   <그림 2>에 서있는 로봇은 피지컬 트윈(physical twin)일까 아니면 디지털 트윈일까? 나는 ‘물리적 디지털 트윈(physical digital Twin)’이라고 생각한다. 우리의 뇌처럼 물리적이지만, 가상적인 생각을 하는 물리적 가상 시스템이기 때문이다. 이것은 가상 물리 시스템(CPS : Cyber Physical System)과 비슷하지만 약간 의미가 다른 물리 가상 시스템(PCS : Physical Cyber System)이라고 할 수 있다. 이제는 디지털 트윈에서도 새로운 개념을 생각할 때가 온 것 같다. 단순하게 물리적 제품을 개발하기 위한 디지털 트윈이나 기존의 장치를 관리하기 위한 디지털 트윈이 아니라, 주체적으로 인공지능을 실행하는 물리적 디지털 트윈이 출현할 것 같다. 디지털 트윈 역시, 물리적 AI처럼, 일반적 인공지능의 도움 없이는 불가능해지고 있다. 우리가 양자역학을 이해하기 어려운 것은 양자역학의 개념이 어려워서가 아니라, 우리의 사고 방식이 확실한 분류에 익숙해져 있기 때문이라고 한다. 어떤 것이 입자이거나 파동이라고 구분되지 않고 입자이면서 파동이라는 생각을 할 때부터 우리는 혼란스러워진다. 그리고 그것은 설명하는 단어가 존재하지 않기 때문에 사람들이 개념을 정립하기 어렵다고 한다. 이제는 디지털 트윈에서 디지털이냐 물리적이냐를 구분하는 것이 모호해지고, 새로운 용어가 나올 때까지 사람들을 혼란스럽게 만들 것이다. 그리고 임시적 용어로 물리적 디지털 트윈을 생각해 본다.   ■ 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.

산업통상자원부(이하 산업부)는 2024년 자동차 수출이 총 708억 달러를 기록하며 2년 연속 700억 달러를 돌파했다고 밝혔다. 이는 역대 최대 수출 709억 달러를 달성한 2023년에 이어 역대 두번째 수출 실적으로 글로벌 전기차 성장률 둔화 등에도 불구하고 하이브리드차의 높은 성장세(113억 달러, `23년 대비 +45.8%)에 힘입어 친환경차* 수출 호조를 유지할 수 있었기 때문이다. * 친환경자동차 : 전기차, 수소차, 하이브리드차, 플러그인 하이브리드차 2024년 12월 수출액은 11월 말 폭설에 따른 안전점검, 부품공장 피해와 전기차 수출 감소로 인한 수출단가 하락 등의 영향으로 소폭 감소한 60억 달러(전년동월 대비 △5.3%)를 기록하였다. 다만, 12월 수출물량은 4년 연속 증가한 25.2만대를 기록하며 견조한 성장세를 시현했다. * 12월 수출물량(만대) : (`20년) 17.5 → (`21년) 18.3 → (`22년) 21.8 → (`23년) 24.7 2024년 국내 자동차 생산량은 2년 연속 400만대를 돌파한 413만대(전년동기 대비 △2.7%)를 기록했다. 국내 공장의 차량별 생산량 순위는 아반떼(28.7만대), 트랙스(28.5만대), 코나(24.9만대), 스포티지(21.1만대), 트레일 블레이져(20.8만대) 순으로 생산 차량의 67%(278만대)가 해외로 수출되었다. 2024년 국내 판매는 163만대(국산 134만대/수입28만대)로 소비 심리 위축, 전기차 수요 둔화 등으로 인해 2023년 대비 6.5% 감소하였다. 다만, 국내 친환경차 판매는 2023년 대비 18.2%가 증가한 65만대를 기록하며 신규 판매차량 10대 중 4대는 친환경차인 것으로 나타났다. 특히 하이브리드차가 2023년 대비 32%의 높은 판매 증가율을 기록하며 친환경차 중 76%, 전체 국내 판매 차량 중 30%를 차지하며 친환경차 전환 기조를 이어나갔다. 2024년은 글로벌 자동차 판매 둔화, 전기차 캐즘, 경기침체 장기화 등으로 국내 자동차산업에 녹록지 않은 한해였으나, 정부는 '친환경 모빌리티 규제혁신 방안'추진을 통한 산업활력 향상을 도모하였고, 완성차업계는 하이브리드 라인업 강화, 신모델 출시 등을 통해 2년 연속으로 수출실적 700억 달러를 달성할 수 있었다. 2025년 자동차산업도 글로벌 불확실성 고조, 내수 경기의 전반적인 침체 등으로 인해 다소 어려울 것으로 예상되나, 정부는「친환경차·이차전지 경쟁력 강화 방안(1.15일, 산업경쟁력강화 관계장관회의 발표)」에 따라 핵심 미래 먹거리인 친환경자동차 산업이 글로벌 주도권을 확보할 수 있도록 ➀친환경차 캐즘 대응, ➁첨단 기술력 강화, ➂이차전지 생태계 강화, ➃대외 불확실성 대응을 위한 과제들을 착실히 이행할 계획이다.   2024년 업체별 자동차 생산·내수·수출 동향 구분 '24.1∼12월 전년동기비 　 (‘23.1∼12월) 생 산 4,128,447 △2.7 　 현대 1,858,061 △4.5 기아 1,548,219 △3.6 한국지엠 494,072 6.3 KG모빌리티 108,526 △9.5 르노코리아 111,577 14.1 타타대우 7,992 △6.1 내 수 1,625,848 △6.5 　 현대 705,319 △7.4 기아 541,742 △4.3 한국지엠 24,824 △35.9 KG모빌리티 47,046 △25.7 르노코리아 39,816 80.6 타타대우 5,606 △2.2 수입차 281,813 △2.0 수 출 2,782,639 0.6 　 현대 1,172,633 1.9 기아 1,005,182 △4.0 한국지엠 473,165 9.8 KG모빌리티 62,318 18.5 르노코리아 67,123 △18.4 타타대우 2,218 △36.1 * 출처: 한국자동차모빌리티산업협회, 한국수입자동차협회 2024 자동차 국내에서 가장 많이 팔린 자동차는?   - 내수 판매 상위 모델 , 쏘렌토, 카니발, 싼타페, 스포티지, 그랜저, 셀토스, 소나타 순 2024년 업체별 승용차 국내 판매 현황 구 분 ’24.1∼12 전년동기비 　 (‘23.1∼12월) 합 계 1,437,980 △4.4 　 현 대 567,083 △5.4 기 아 498,065 △0.3 한국지엠 24,824 △35.9 KG 모빌리티 47,046 △25.7 르노코리아 39,467 79.6 Mercedes-Benz 66,400 △13.4 BMW 73,754 △4.7 Volvo 15,051 △11.6 Tesla 29,750 80.8 Lexus 13,969 3 Toyota 9,714 14.3 Audi 9,304 △47.9 Porsche 8,284 △27.0 MINI 7,648 △19.8 Volkswagen 8,273 △19.3 Land Rover 4,437 △11.6 Ford 3,853 11.7 Honda 2,507 81 Polestar 800 △51.6 Jeep 2,628 △41.8 Lincoln 2,189 32 Peugeot 947 △53.3 Bentley 400 △50.6 Lamborghini 487 13 Cadillac 666 △31.7 Maserati 251 △42.2 Rolls-Royce 183 △33.7 DS - △100.0 Jaguar - △100.0 * 출처: 한국자동차모빌리티산업협회, 한국수입자동차협회   이미지 제공 : 현대자동차(아이오닉 5  N)   상세 자료 첨부 파일 참고 1.‘24년 업체별 자동차 생산·내수·수출 동향 2.‘24년 친환경차 내수·수출 동향 3. ‘24년 업체별 자동차 국내 판매 현황 4. ‘24년 업체별 승용차 국내 판매 현황  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다고 발표했다. 이 설루션은 독일의 프라운호퍼 연구소(프라운호퍼 ITWM)의 전기화학 시뮬레이션 기술과 헥사곤의 멀티피직스 및 측정 소프트웨어를 결합한 것이다. 헥사곤은 새로 출시한 배터리 설계 설루션이 이 설루션이 새로운 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이를 통해 국내 배터리 산업의 기술 향상과 글로벌 시장 내 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 헥사곤은 “가상 실험실을 통한 비용 절감, 생산성 향상, 다양한 배터리 전기화학 반응에 대한 시뮬레이션 능력 등을 제공함으로써 국내 기업들의 기술 경쟁력을 한층 높일 것”이라고 전했다. 새로운 배터리 셀 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이다. R&D 단계에서는 이론 원리에 기반한 실험계획법(DoE)의 과정이 필요하며, 이는 많은 시행착오와 반복작업이 요구되는 실험실에서의 실제 테스트를 통해 검증된다. 또한, 셀 제조 과정의 여러 단계가 불량률과 배터리 성능에 영향을 미칠 수 있어 세심한 관리가 요구된다. 헥사곤의 새로운 전기화학 배터리 설계 설루션은 프라운호퍼 ITWM의 배터리 및 전기화학 시뮬레이션 도구(Battery and Electrochemistry Simulation Tool : BEST) 솔버를 헥사곤의 디지털 재료 제품군 중 하나인 디지매트(Digimat)에 통합한다. 이를 통해 다양한 배터리 유형에 대해 내부 구조와 성분을 자세히 시뮬레이션하고, 제조 공정의 영향을 고려한 효율적인 다중물리 기반 셀 설계 탐색을 지원한다. 또한 배터리 설계에 필요한 다양한 재료 정보를 제공하고, CT 스캔을 통해 배터리 내부를 분석할 수 있는 기능을 통해 배터리의 물리적 특성 분석 및 배터리 설계 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.     새로운 설루션을 활용한 가상 실험실은 ▲입자 크기 분포와 탄소 바인더 분포 등 적절한 재료와 구성 최적화를 통한 에너지 효율, 수명, 최적 충전 프로토콜 등 성능 향상 ▲헥사곤의 산업용 3D 측정 소프트웨어인 ‘VGSTUDIO Max’를 활용하여 제조된 셀의 내부 구조를 CT 스캔하여 역설계하고, 이를 통해 제조 공정이 셀 미세구조에 미치는 영향을 검토 ▲배터리 에이징 및 셀 설계의 안전성 영향 조사를 통한 배터리 관리 시스템의 최적 충전 프로토콜 개발 등과 같은 주요 기능을 제공한다. 배터리 셀의 설계와 개발은 소재, 전기화학반응 설계, 기계적 설계, 제조 공정 간의 복잡한 상충 관계로 인해 상당한 어려움이 있는 영역이다. 헥사곤은 프라운호퍼 ITWM과의 파트너십을 통해 R&D 팀이 더 나은 성능의 배터리 셀을 설계하고, 프로토타입 단계에서 빠른 피드백을 받아 더 신속하게 개발할 수 있도록 도울 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 복잡한 과정의 많은 부분을 시행착오에 의존하던 개발 프로세스를 개선할 수 있다는 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 수밤 셋(Subham Sett) 멀티피직스 부문 부사장은 “배터리 성능과 품질은 특히 자동차 시장에서의 제품 경쟁력에 큰 영향을 미치는 차별화 요소”라며, “헥사곤은 열 관리 및 열폭주 시뮬레이션에 투자해오고 있으며, 이번 설루션 출시로 인해 많은 제조기업에서 배터리 셀 내 다중물리 상호작용에 대해 전체적인 관점의 분석을 가능하게 한다”고 말했다. 프라운호퍼 ITWM의 요헨 차우슈(Jochen Zausch) 박사는 “우리는 헥사곤의 혁신적인 재료 모델링 소프트웨어에 프라운호퍼 ITWM의 신뢰도 높은 BEST 배터리 전기화학 솔버 기능을 도입하기 위해 훌륭한 기술 협력을 이뤘다”면서, “이러한 포괄적인 시뮬레이션 워크플로를 통해 새로운 배터리 혁신이 빠르게 추진되기를 기대한다”고 말했다.

펑션베이는 지난 10월 18일 ‘2024 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 다물체 동역학 소프트웨어 리커다인(RecurDyn) 및 입자법 소프트웨어 파티클웍스(Particleworks)와 관련된 최신 트렌드와 혁신 기술을 공유하는 장으로 마련됐다. 이번 행사에서 펑션베이는 자사의 대표 제품인 동역학 해석 소프트웨어 리커다인의 최신 버전과 입자법 CFD 소프트웨어 파티클웍스의 최신 기능을 선보였다. 특히 리커다인 2025 버전에서는 접촉 및 유연체 해석 관련 솔버의 성능이 강화되어, 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해석이 가능해졌다. 펑션베이는 마찰에 의해 발생하는 열을 고려한 시뮬레이션 기능의 추가를 중점 소개하면서, “기존의 리커다인 열해석 기능 및 파티클웍스와의 양방향 열해석과 시너지를 내어 자동차, 항공우주, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 설계 개선 효과를 강화할 할 것”이라고 기대했다. 또한, 강화된 포스트 프로세스(후처리) 기능인 ‘리커다인 포스트(RecurDyn Post)’의 신기능을 통해 사용자의 데이터 분석 및 시각화 작업이 한층 더 수월해질 것이라고 전했다.     이번 콘퍼런스에서는 제품 소개 외에 실제 사용자가 궁금해하는 실용적인 기술 팁도 공유되었다. 접촉 파라미터 활용법, 리커다인 메셔(RecurDyn Mesher)를 이용한 효율적인 메시 생성 방법, 그리고 수식을 활용한 빠르고 효율적인 케이블 모델링 기법 등이 소개되었다. 또한 토요타 자동차, 현대자동차를 비롯해 세메스, LG전자, HD현대사이트솔루션, 포스코홀딩스, LG마그나, 효성, 공주대학교 등 국내외 기업과 학계에서 리커다인과 파티클웍스를 활용한 혁신적인 사례를 소개했다.  행사를 주관한 펑션베이 마케팅팀의 김상태 팀장은 “이번 콘퍼런스를 통해 우리의 최신 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 생생하게 확인할 수 있었다. 그리고, 참가자들의 열정적인 반응을 보며 우리의 기술이 미래 엔지니어링의 새로운 지평을 열어가고 있다는 확신을 갖게 되었다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 펑션베이는 고객과 긴밀히 소통하면서 더욱 혁신적이고 실용적인 설루션을 개발해 나갈 것이며, 이를 뒷받침할 교육과 기술 서비스에도 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다.

#한국AVL #시뮬레이션 #PreonLab #CAE 2024 PreonDay - Make it Real 세미나에 초대합니다(10/30) PreonLab은 AVL이 2018년도 인수한 Fifty2의 입자기반(Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH) 해석도구로써, 전통적인 CFD를 위한 Mesh작업 없이 보다 빠른 시뮬레이션 속도와 높은 정확도 성능을 바탕으로 국내외 고객들에게 높은 호응을 받아왔습니다. 한국AVL은 국내 첫번째 PreonLab 오프라인 행사인 'PreonDay 2024 - Make it Real'을 통해, 빠르게 변화하는 유동 해석(CFD) 시뮬레이션 시장에서 주목받고 있는 입자 기반 해석 솔루션 PreonLab을 소개하고, 모빌리티 산업을 넘어 다양한 산업 분야에 실제 적용된 사례들을 국내 고객들에게 공유하고자 합니다. 사전등록하기

알테어가 10월 16일 서울 과학기술회관에서 ‘AI(인공지능) 워크숍’을 개최했다고 밝혔다.  알테어는 AI 기술 도입의 중요성에 집중해 지난 4월에 이어 이번에도 AI 워크숍을 개최했다. 이번 워크숍은 AI 기술의 미래나 방향성 등 단순한 기술 전망을 넘어, 실무 중심적인 내용과 실습 자리를 함께 마련했다. 이번 행사에는 주요 제조업체 실무진 및 오피니언 리더 200여 명이 참석했다. 행사는 한국알테어 김도하 지사장의 ‘AI 기술 융합을 통한 엔지니어링 혁신’ 주제 발표를 시작으로, 매튜 킹 알테어 수석 기술 이사가 ‘항공 및 방위 산업의 AI 기반 엔지니어링 사용 사례’를 소개했다. 이어서 ▲생성형 AI를 이용한 차량 구조 형상 최적화 ▲입자가 포함된 다중물리 해석에 대한 롬AI(romAI) 활용 사례 ▲AI 전환(AX)을 위한 데이터 패브릭 ▲피직스AI(physicsAI)를 활용한 차량 부품 성능 예측 등 다양한 AI 기반 엔지니어링 기술 사례가 발표되었다. 또한, 이번 행사에서는 참가자가 직접 AI 제품을 사용해볼 수 있는 실습형 세션이 진행됐다. 참가자들은 각종 물리 현상을 AI 기술로 쉽게 예측할 수 있는 ‘알테어 피직스AI’와 데이터 분석 제품인 ‘알테어 래피드마이너’를 직접 체험했다. 특히 시뮬레이션 예측, sLLM(소형 언어 모델) 서비스 구성 등 실무에 즉시 적용 가능한 내용을 다뤘다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 “이번 워크숍은 사례 발표와 실습을 결합하여 AI 기술 도입 활성화에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”면서, “앞으로도 AI 기술의 실무 적용을 지원하는 다양한 프로그램을 매년 지속적으로 선보일 계획”이라고 밝혔다.