다쏘시스템과 프랑스 올림픽 조달청이 파리 지역 1만 4000명의 숙박 시설 쾌적성 최적화를 위해 협력하기로 했다.   다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 솔루션 중 하나인 ‘시뮬리아’ 시뮬레이션 솔루션은 최근 몇 년간 프랑스의 기록적인 여름 기온을 고려해 숙박시설을 분석하고 실내 쾌적도를 향상시킬 수 있는 지침을 올림픽 기반 시설 건설을 맡은 공공단체 솔리데오(SOLIDEO)에 전달했다. 시뮬리아는 제품 설계에 있어 구조, 유체, 전자기, 및 동작 성능 평가를 위한 다중 물리 시뮬레이션 기능을 제공하며, 시뮬레이션 기술로 기능적 설계 요구사항을 충족하도록 설계를 평가 및 개선하는 동시에 비용 등의 자원을 줄여준다.   2023년 말에 인도된 건물은 에너지 순환 방식을 우선시하며, 넓은 녹지 공간과 지열 냉방으로 실내 온도를 조절할 수 있도록 설계됐다. 솔리데오는 건물이 극한의 온도에서도 최적의 성능을 발휘할 수 있는지 확인하고, 환경에 미치는 영향을 제한하면서 선수들을 지원하는데 필요한 추가 에너지 솔루션을 파악하고 구현하고자 했다.     다쏘시스템은 솔리데오와 건설 파트너가 제공한 데이터를 기반으로 시뮬리아를 사용해 건물 중 한 곳의 상층부 3D 모델을 만들고 단열, 환기, 태양열 차양, 바닥 냉방을 위한 생태 시스템과 같은 매개변수를 시뮬레이션하여 하루 종일 실내 온도를 계산했다.   다쏘시스템은 시뮬레이션을 통해 위치와 시간대에 따른 태양열 차양의 효과와 혁신적인 냉각 바닥의 효과를 입증했으며, 솔리데오는 시뮬레이션안에서 건물 내 각 매개변수가 어떻게 작동하는지, 계획대로 건물을 설계하면 추가적인 구조적 솔루션 없이도 언제든 실내 쾌적 수준을 최적화할 수 있는지 확인했다.   솔리데오의 앙투안 뒤 수이크(Antoine du Souich) 전략 및 혁신 담당 이사는 “긴 폭염에도 건물 내에서 머무르는 선수들의 건강을 보호할 수 있는 환경친화적인 숙소를 건설하는 것이 우리의 최우선 과제”라면서, “다쏘시스템의 시뮬레이션을 통해 올해는 물론 그 이후 건물이 새로운 거주자를 위해 용도가 변경될 때에도 이러한 기능을 제공할 수 있다는 것을 확인했다”고 말했다. 다쏘시스템의 자크 벨트랑(Jacques Beltran) 도시∙공공 서비스 산업 부사장은 “솔리데오는 다쏘시스템의 시뮬레이션을 통해 외부 온도가 급상승하더라도 건물 내부의 쾌적성을 최적화할 수 있는 핵심 인사이트를 확보할 수 있었다”면서, “솔리데오와의 파트너십은 다쏘시스템 기술의 깊이와 폭을 보여주는 좋은 예다. 다쏘시스템의 시뮬리아를 활용하면 건물 내부의 열부터 병원, 사무실, 콘서트홀 내부의 공기 흐름, 도시 지역의 실외 열섬 효과에 이르기까지 모든 시나리오를 시뮬레이션하고 다른 방법으로는 볼 수 없는 것을 이해하며 시민들의 더 안전하고 건강한 삶의 질 향상에 기여할 수 있다”고 말했다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 6월 17일 CNG TV는 ‘AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향’이란 주제로, 새로운 역사를 쓰고 있는 로봇 기술과 관련 트렌드, 그리고 발전 방향에 대해 살펴보는 시간을 마련했다. AI와 로봇 기술의 발전이 앞으로 우리 사회를 어떻게 변화시켜 나갈 것인지 주목된다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, 고영테크놀러지 고경철 전무(왼쪽부터)   디지털지식연구소 조형식 대표의 사회로 진행된 이번 CNG TV에는 고영테크놀러지 고경철 전무가 ‘지능형 로봇의 미래’라는 주제로 발표했다. 고경철 전무는 “업계와 학계에서 30여년간 로봇을 연구하고 개발해 온 경험을 갖고 있다”며, “지금은 인공지능(AI)을 기반으로 의료로봇 개발을 위한 자문을 맡고 있다”고 밝혔다.  고영테크놀러지는 현재 SMT(Surface Mount Technology, 표면실장기술) 제조 공정을 위한 로봇을 만들고 있고, 정밀한 인공 눈이라 할 수 있는 머신 비전 기술을 이용해서 세밀한 불량을 찾아내고 있다. 고경철 전무는 “고영테크놀러지는 SMT 검사 장비 시장에서 세계 1위의 점유율을 보이고 있다”며, “SMT 검사 장비는 컴퓨터 비전 기술을 이용해서 전자기 기판의 제조 공정에서 세밀한 분량을 찾아내는 장비로, 핵심은 요즘 화제가 되고 있는 AI 기반의 검사 알고리즘과 관련 검사를 정밀하게 제어하는 로봇 설계 기술”이라고 설명했다.  고영테크놀러지는 이러한 검사 장비 및 반도체 장비에서 나아가, 신사업으로 의료 로봇을 기반으로 한 뇌수술 로봇 개발에 새롭게 도전하고 있다. 수술 로봇은 한마디로 원격 제어 로봇이라고 볼 수 있는데, 고경철 전무는 “정해진 수술 계획을 의사가 사전에 계획해서 의사가 수술하던 것을 로봇이 하고 있다. 이 기술이 발전하고 좀 더 로봇에게 지능이 부여된다면 앞으로는 더 안전하고 정밀한 수술이 가능한 단계로 발전할 전망”이라고 밝혔다. 지난 2002년 설립된.고영테크놀러지는 특허 받은 이중 프로젝션 모아레 기술을 사용하여 최초의 3차원 납도포 검사(SPI) 시스템을 출시해 시장을 개척했다. 이후, 전자기기 산업의 3D 측정 기반 SPI 및 3차원 부품 장착 및 납땜 검사(AOI) 장비 분야의 글로벌 선도 기업으로 성장했다.   ▲ 로봇 기술 발전 과정에 대해 소개한 고영테크놀러지 고경철 전무   이외에도 True 3D 측정기반 검사 기술을 기반으로 PIN 자동검사솔루션(AOI), 3차원 투명체 검사장비(DPI), 반도체 패키징 검사장비(MEISTER 시리즈)를 개발하여 어려운 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 제공하고 있다. 한편 고경철 전무는 로봇 시장에서 중국의 부상을 큰 이슈로 보고 있다고 말했다. “양적으로 보면 중국의 로봇 기업 숫자가 우리나라의 100배 수준이고, 질적으로도 인공지능 분야에서 빠르게 발전하고 있어서 미국이 중국을 다양한 방법으로 견제하기 시작했다”고 밝혔다. 또한 “일본이나 중국이 자체적으로 갖고 있는 제조 기술력과 소프트웨어 기술력도 대단한데, 인공지능 기술은 이제 미국과 어깨를 나란히 할 정도가 됐다”며, “우리나라도 기술 개발에 많은 노력을 기울여야 할 때”라고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

알테어가 칩, 인쇄회로기판(PCB) 및 집적회로(IC) 등 전자 부품에서 전체 시스템에 이르기까지 빠르고 정확한 다중 물리 시뮬레이션을 지원하는 '알테어 심솔리드'를 2024년 2분기 중 출시한다고 밝혔다. 심솔리드는 복잡한 형상의 구조 문제를 빠르고 정확하게 예측하는 시뮬레이션 소프트웨어로, 전처리 과정 없이 빠르게 시뮬레이션할 수 있다는 점이 특징이다. 전자 CAD(ECAD)에서 해석 단계로 넘어갈 때 필수인 메시 생성은 매우 복잡하고 오래 걸리는 작업이다. 하지만 심솔리드는 메시 생성을 제거해 시뮬레이션 속도를 기존 대비 최대 25배까지 향상시킨다. 이는 엔지니어들이 더 빠르고 효율적으로 설계 대안을 탐색하고 최적화할 수 있음을 의미한다.     이번 출시로 조선, 항공우주와 자동차 산업에서 대형 구조물 구조 해석에 많이 쓰이던 심솔리드는 이제 전자 산업을 위한 기능까지 확장하게 됐다. 최신 버전은 반도체 칩, PCB와 IC의 구조 및 열 해석을 지원한다. 또한 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 전자기 호환성/간섭(EMC/EMI) 등 복잡한 요소들을 반영한 시뮬레이션도 할 수 있고, 단위는 미터에서 나노미터까지 지원해 반도체 칩 설계에도 적용이 가능하다. 알테어는 심솔리드에 향후 전자기 해석 기능도 추가할 계획이다. 이를 통해 전자회로와 전자 부품의 전자기적 특성도 함께 시뮬레이션 할 수 있게 된다. 효율적인 메시리스(meshless) 환경에서 열, 구조, 전자기 등 다양한 해석 기능을 통합적으로 제공해 엔지니어들이 보다 나은 설계 결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 목표다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “전자 산업이 점점 복잡해지고, 소형화에 대한 요구가 커지면서 엔지니어들은 종종 시뮬레이션의 정확성과 신속성 사이에서 타협해야 하는 상황에 직면한다”면서, “심솔리드는 PCB와 IC의 복잡한 세부 사항까지도  빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 도와주기 때문에 전자부품 설계 및 해석 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   최근 전기자동차의 수요가 증가함에 따라 전기자동차의 성능을 보다 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 모터 분야에서 헤어핀(hairpin) 코일의 적용으로 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이미 여러 양산형 모델에도 적용되어 실사용 중에 있다. 그러나 헤어핀 코일은 복잡한 제조 공정 및 제작 기술이 필요하다는 단점이 있다. 이렇게 기존 생산 공정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하고 추가적인 성능 향상을 도출하기 위해 금속 3D 프린팅 기술을 적용하여 모터 코일을 제조하는 방법이 연구되고 있다.  이번 호에서는 앤시스에서 제공되는 맥스웰(Maxwell)과 앤시스 애디티브(Ansys Additive)를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM(Design for Additive Manufacturing) 및 적층공정 해석을 수행하며 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.    ■ 김선명 원에이엠 DfAM팀의 연구원으로, 적층제조 특화 설계를 담당하고 있다. 이메일 | smkim@oneam.co.kr 홈페이지 | www.oneam.co.kr   전기자동차용 헤어핀 모터 코일 헤어핀 코일이란 <그림 1>과 같이 헤어핀의 형상처럼 직사각형 단면의 도선을 구부려서 제작되는 모터 코일이다. 기존의 원형 도선의 권선 형태로부터 성능 개선을 위해 개발되었으며, 성능 향상이 입증되어 이미 상용 전기차량에 적용되어 실사용 중에 있다. 이러한 직사각형 단면의 헤어핀 코일을 사용하는 이유는 기존 원형 코일 대비 높은 점적률(fill-factor)을 갖기 때문이다. 점적률이란 <식 1>과 같이 모터고정자의 슬롯 면적 대비 구리 도선이 차지하는 면적의 비로 계산이 된다. 점적률이 높아지면 <그림 2>와 같이 도선 간 빈 공간 영역이 작아진다. 따라서 상대적으로 권선 저항이 낮아지게 되고 도선간 접촉 면적이 증가함에 따라 열전달 계수가 높아져, 방열 효과도 증가하는 효과가 있다. 이러한 헤어핀 코일의 적용으로 원형도선 대비 모터의 성능을 향상시킬 수 있다.   식 1   그림 1. 헤어핀 코일   그림 2. 원형 도선과 헤어핀 코일의 비교(출처 : MG Motor article : Why 1% efficiency improvement means so much, Hairpin Technology : Hubiz)   헤어핀 코일은 <그림 3>과 같은 공정을 통해 조립된다. 제일 먼저, 원재료인 사각형 단면의 코일을 헤어핀 형태로 성형한 후 모터 고정자의 슬롯에 조립한다. 그 다음 같은 상끼리 연결될 수 있도록 트위스팅(twisting) 공정을 거친 후, 서로 접촉하는 도선끼리 용접하는 과정을 거쳐 완성된다. 추가로 도선에 용접될 부분의 절연재를 제거하는 등의 공정이 필요하다. 이처럼 헤어핀 코일 모터는 복잡한 제작 절차와 제작 공정이 필요하며, 특히 고난도의 용접 기술이 요구된다. 무엇보다 제조 공정 중 제품에 문제가 발생한다면 문제가 되는 부분만 처리가 불가능하기 때문에, 제작 공정이 처음부터 수행되어야 한다.   그림 3. 헤어핀 코일의 조립 공정(출처 : Maximising E-Machine Efficiency with Hairpin Windings, by Shaoshen Xue-Motor Design Limited)   이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 금속 3D 프린터를 사용한 모터 코일의 금속 적층제조에 대한 연구가 진행되고 있다. 금속 적층제조는 다음과 같은 장점이 있다. 제작 공정 간소화 : 헤어핀 코일의 3D 프린팅 공정 적용 시 3D 프린팅 장비만 있다면 기존의 복잡한 제작 공정이 필요 없으므로, 제작 공정을 보다 간소화시킬 수 있다. 일체화 : 개별 파트로 나누어진 헤어핀 코일을 일체화하여 하나의 부품으로 제작이 가능하기 때문에, 용접을 최소화한 공정이 가능하여 제작 중 파트 불량률을 최소화할 수 있다.  설계 자유도 향상 : 헤어핀 코일 형상의 제약이 없으므로 형상 구현의 자유도가 높기 때문에, 성능 향상을 위한 설계가 용이하다.  금속 적층제조를 고려한 헤어핀 코일의 설계를 위해서 시뮬레이션을 기반으로 전자기 성능 분석, 열 특성 분석, 적층 공정 해석의 전체 설계 및 제작 프로세스를 진행한다. 이 글에서는 앤시스 맥스웰과 앤시스 애디티브를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM 및 적층공정 해석을 수행하며, 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Ansys, www.ansys.com 주요 특징 : 최신 디자인 언어로 멀티피직스 포트폴리오 전반에서 사용자 경험 향상, 새로운 사용자 인터페이스로 접근성 강화, 소프트웨어의 통합 및 개방형 아키텍처/HPC/클라우드를 통한 확장성 지원, 엔지니어링 팀 간의 협업 워크스페이스 제공, AI 기능을 통해 고급 수치 연산 가속 및 예측 정확도 향상 등 공급 : 앤시스코리아, www.ansys.com/ko-kr     앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기(integrated electronics), 임베디드 소프트웨어(embedded software), 유비쿼터스 커넥티비티(ubiquitous connectivity)를 포함하는 보다 복잡한 시스템(complex systems)으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 열역학, 소음, 공기 흐름 등 다중 물리 현상을 분석하는 통합 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구된다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다. 또한, 앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차(Software-Defined Electric Vehicles), 전동 수직 이착륙기(eVTOL : Electric Vertical Take-off and Landing Aircraft), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제다. 앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는 데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.   ▲ 앤시스 2024 R1이 제공하는 화면 모드   원활하고 직관적인 UX로 생산성과 협업 증진 앤시스 2024 R1은 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다. 예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어서 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다.   멀티피직스의 우수성과 컴퓨팅 성능 향상에 더해진 가시성 앤시스 2024 R1은 세계적 수준의 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 진보된 솔버/메시의 수치기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 수 있다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다.   인공지능과 함께 향상된 최첨단 솔루션 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 심AI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다.   통합과 사용자 경험 효율에 중점을 둔 앤시스 2024 R1의 개선 사항 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서 효율적인 메모리 사용, 빠른 해석 시간, 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하여 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축 애플리케이션별 멀티피직스 개선으로 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트랙터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위해 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기, 임베디드 소프트웨어, 유비쿼터스 커넥티비티를 포함하는 보다 복잡한 시스템으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 통합적인 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구되고 있다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다.  앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화기 위한 것이다. 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 앤시스 2024 R1은 앤시스 소프트웨어의 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다.     예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다. 앤시스 2024 R1은 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 솔버/메시의 수치 기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 것이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 현저한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다. 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 SimAI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온(add-on)을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 풍부하게 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다. 이외에도 앤시스 2024 R1은 통합과 사용자 경험 효율성에 중점을 둔 추가 개선 사항을 제공한다. 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서는 메모리를 효율적인 사용하고 빠른 해석 시간 및 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공한다. 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하면 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축할 수 있다. 어플리케이션별 멀티피직스가 개선되어, 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선한다. 그리고, 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS (Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트라액터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화되었다. 또한, 앤시스 메티니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차, 전동 수직 이착륙기(eVTOL), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제”라면서, “앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.