개발 : WSCAD 주요 특징 : 전기 및 전장 설계에 AI 기술 도입, 오류 탐지 및 예측/자동화된 설계 보조/표준화된 규정 지원/지능형 설계 제안 등의 기능 제공  공급 : 더블유에스코리아     AGI(Artificial General Intelligence : 인공 일반 지능) 시대가 예견됨에 따라, 다양한 산업 분야에서 AI(인공지능)의 적용이 급속도로 확산되고 있다. 특히 전기 및 전장 설계 분야에서는 AI의 도입이 기존의 설계 프로세스와 시스템을 혁신적으로 바꾸고 있다. 이에 맞춰 WSCAD(더블유에스캐드)는 AI 기술을 활용한 새로운 전기/전장설계 솔루션인 WSCAD 일렉트릭스 AI(WSCAD ELECTRTIX AI) 를 출시하면서, 전기 설계 및 제조업체에 최적화된 설계 시스템을 제 공한다고 밝혔다.  WSCAD의 AI 솔루션은 오류 탐지 및 예측, 자동화된 설계 보조, 표준화된 규정 지원, 지능형 설계 제안 등 다양한 기능을 통해 설계자가 더욱 효율적이고 정확한 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. AI 시스템을 통해 설계 오류를 줄이고, 부품의 누락이나 중복 등을 사전에 방지하여 제품의 품질을 높이는 데 기여한다.    ▲ 몇 개의 명령어를 조합해서 하나의 명령으로 순차적으로 WSCAD를 조작할 수 있다.   ▲ AI는 전기 설계에 필요한 일반 정보를 참조하여 사용자에게 엔지니어링 제안을 한다.    또한, 일렉트릭스는 AI 기반의 전기 설계 자동화 기능을 지원하는 CAD 소프트웨어로서 기존의 엔지니어링 노하우와 일반 엔지니어링 기술을 결합했다. 이 시스템은 사용자 맞춤형 데이터 및 학습 알고리즘을 통해 설계 효율성을 높이고, AI 시대에 필요한 지식 생산과 창의적 사고를 촉진한다.  WSCAD는 “AI와 자동화 설계가 전기/전장설계 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 선도적으로 보여주는 WSCAD의 AI 솔루션은 전기 설계의 새로운 패러다임을 제시한다”고 소개했다.    일렉트릭스 AI의 주요 기능  프로젝트 분석 및 관리 : 기존 프로젝트에서 부품과 거래처 정보 등을 분석하여 향후 프로젝트에서의 반복적 오류를 방지  자동화 설계 기능 : 도면 제작과 검도를 자동화하여 작업의 효율성을 극대화하며, 전기 설계와 관련된 데이터 분석 기능도 함께 제공  인터페이스 최적화 : 작업자가 빠르게 설계 정보를 확인하고 업데이트할 수 있는 직관적인 UI를 제공  데이터 보호 및 관리 : 암호화된 데이터 저장을 통해 정보 보안을 강화하고, 설계 데이터의 지속적인 관리를 지원   ▲ 옵션 선택을 위해 여러 번의 클릭이 수반되는 보고서 작성과 같은 명령을 간단한 AI 프롬프트로 실행할 수 있다.    ▲ 에러체크와 같은 기능을 관리자도 쉽게 사용할 수 있도록 AI가 지원한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계    지난 10월 7일, CNG TV는 ‘전기/전장 부문 DX의 장애요소와 해결 방안’을 주제로 줌(ZOOM) 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 전기 및 전장 분야의 디지털 전환(DX) 시 장애 요소와 해결 방안에 대해 논의됐다. 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 전기/전장 업무 프로세스의 이해   이번 줌 방송은 CNG TV 전문위원인 디원 류용효 상무가 진행했고, 더블유에스코리아 구형서 대표가 발표자로 참여했다. 구형서 대표는 전기 캐드(CAD) 도입에서부터 전기/전장 업무 프로세스의 이해, 전산화 및 DX의 장애요소, 정책 관점의 비전과 해결 방안, 솔루션 관점의 비전과 해결 방안 등에 대해 설명했다.  구형서 대표는 “전기/전장 업무의 진행 방식과 문제점 검토를 통해 전기 도면이 엔지니어 사이에서 의사소통을 위해 중요한 수단으로 작용하고 있다”며, “정책적 및 솔루션 관점에서의 접근을 통해 전기 및 전자 시스템 설계에서 DX를 도입하기 위한 솔루션이 필요하다”고 강조했다.    ▲ 더블유에스코리아 구형서 대표    전기/전장 설계 분야에서는 데이터 조작을 비롯해 일관성 없는 사용법, PLM과의 통합 등에서 문제점이 제기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CAD 툴을 활용하는 한편 노동 분담, PLM과 ERP 통합 등의 시도가 진행되고 있다. 구형서 대표는 반복적인 작업을 지원하고 설계의 정확도를 높이기 위해서라도 AI 도입을 통해 통합적인 설계가 필요한 때라고 지적했다.  AI 도구는 반복적인 검사를 수행하는 한편 잠재적인 오류를 식별함으로써 전반적인 품질을 향상시킬 수 있다. 또한 AI는 데이터를 일관성 있게 업데이트하고 검증함으로써, 변화하는 설계 표준을 준수하는데도 많은 도움을 준다는 것을 알 수 있었다. 구형서 대표는 수동 오류를 줄이고 설계의 일관성을 유지하기 위해 AI 기반의 전기 및 전자 CAD 툴을 도입해야 한다고 말했다. 이와 함께 AI 기반 설계 자동화 기능을 지원하는 WSCAD의 ‘ELECTRIX’에 대해서도 소개했다. 또한 설계부터 생산까지의 워크플로를 간소화하기 위해서라도 PLM 통합을 장려한다고 말했다.     ▲ 전산화 및 DX의 장애요소    이번 웨비나에서는 전문 CAD 도구를 채택하고 전략적 개선에 집중함으로써 전기 및 전자 설계 분야는 DX 과제를 극복하고 효율성 향상을 달성할 수 있다는 것을 확인할 수 있는 시간이었다. 구 형서 대표는 “더블유에스코리아는 이러한 변화에 맞춰 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 계속해서 노력하고 있다”고 말했다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　가을이다, 책과 함께 떠나보자   Case Study 18　 자전거 개발의 혁신을 추구하는 피나렐로　금속 3D 프린팅으로 부품 경량화와 고난도 설계 달성 20　부동산 시장에 변화를 일으키고 있는 베로　디지털 트윈으로 부동산 개발부터 관리까지 시각화   Focus 23　코리아 그래픽스 2024, 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 소개 28　헥사곤 ALI, “디지털 혁신의 핵심은 데이터의 가치 확장” 30　SAP, “비즈니스 혁신 위한 AI의 가능성 더욱 넓힌다” 32　시놀로지, 기업 시장 겨냥한 스토리지 및 백업 설루션으로 국내 시장 성장세 강화 34　유니티, “산업 분야의 실시간 3D 및 디지털 트윈 구축과 활용 지원 확대”   New Products 37　동역학 솔버 기능 강화 및 툴킷 개선　리커다인 2025 40　제품 개발 가속화하는 3D 설계/엔지니어링 애플리케이션　솔리드웍스 2025 42　AI 적용한 전기 CAD 솔루션　일렉트릭스 AI 44　초고속∙대형 포맷의 SLA 3D 프린터　폼 4L 46　차세대 기업용 PC를 위한 AI 프로세서　라이젠 AI 프로 300 시리즈 58　이달의 신제품   On Air 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　전기/전장 부문 DX의 장애 요소와 해결 방안 제시 50　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략   Column 51　책에서 얻은 것 No.23 / 류용효　AI 트렌드 2025 : 세 권의 책을 통해 본 미래 전망 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 혁신 엔지니어링   60　New Books 62　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　대규모 언어 모델의 핵심 개념인 토큰, 임베딩과 모델 파인튜닝에 대해 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (11) / 최영석　캐디안 2024 SE 자료실의 리스프 소개 118　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (7) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 실시간 협업   Visualization 78　기업용 AR 및 VR의 놀라운 효과 / 유니티 코리아　산업 분야에서 혼합현실을 통해 측정 가능한 결과를 도출하는 방법   Reverse Engineering 84　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (11) / 유우식　도자기 데이터베이스   Analysis 95　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 정준영　ASME BPVC, Section-VIII, Division-2, 5.4 항에 근거한 좌굴 해석 108　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6) / 이아라　모드심을 통한 자동차 B-필러 개념 설계 적용방안 검토 114　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (15) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅰ 121　화제가 되고 있는 모델 기반 개발을 함께 배우기 / 오재응　모델 기반 개발의 이점과 진행 과정에서의 해결 과제   Mechanical 102　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (6) / 박수민　크레오 파라메트릭 11의 인터페이스 개선사항   PLM 127　영업 성공 리더십 – 솔루션/가치 영업 활동 프로세스 (2) / 홍승철　솔루션을 ‘소울루션’으로 : B2B 솔루션/가치 영업 활동 프로세스       캐드앤그래픽스 2024년 11월호 목차 - 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

앤시스코리아가 삼성SDS와 방산 및 국방 분야의 클라우드 사업 협력을 위한 업무 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 국방·항공·우주 등 차세대 전장 영역에서 요구되는 복합 체계 고도화에 기여하기 위해 ▲차세대 무인항공시스템 ▲유/무인 복합전투체계 ▲DE(디지털 엔지니어링) Lab 포탈 ▲해석 및 시스템 엔지니어링 도입 분야에서 공동 사업을 발굴하고 영업 및 제안을 추진하는 등 긴밀히 협력하기로 했다. 이번 협약을 통해 앤시스코리아는 삼성SDS 클라우드 기반으로 CAE 솔루션을 공급하고 기술 지원 및 교육을 담당하며, 삼성SDS는 앤시스의 솔루션에 최적화된 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)의 GPU 중심 AI 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 특히 앤시스코리아는 삼성 클라우드 플랫폼의 구독형 GPU 서비스(GPUaaS)를 활용해 기존 CPU 환경 대비 최소 5배에서 최대 약 33배까지 연산 속도를 높이고, 이를 통해 제품 개발 주기를 크게 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한, 양사는 사용자들이 SCP 마켓 플레이스를 통해 앤시스 솔루션을 SaaS 서비스로 손쉽게 이용할 수 있도록 제공할 계획이며, 클라우드 기반의 솔루션 제공과 서비스 구축 및 최적화를 위해 기술 적합성 평가(PoC)를 실시할 것이라고 밝혔다.     앤시스코리아의 박주일 대표는 “앤시스의 시뮬레이션 솔루션과 삼성SDS의 고성능 클라우드 인프라를 결합해 방산 및 국방 분야에서 새로운 혁신을 이끌 수 있게 되어 기쁘다”면서, “앞으로도 클라우드 기반으로 다양한 산업 분야에서 서비스형 비즈니스 모델을 확대해 나갈 것”이라고 말했다. 삼성SDS의 클라우드서비스사업부장인 구형준 부사장은 “이번 업무협약은 단순 기술 협력을 넘어 클라우드 기반 서비스를 통한 제조기업의 업무혁신 사례가 될 것”이라며, “삼성SDS의 클라우드 기술력과 앤시스의 솔루션 노하우가 결합된 서비스를 통해 전체 제품 개발 주기의 생산성과 효율성을 향상시키는 것은 물론, 글로벌 시장에서 빠르게 성장하고 있는 우주항공 및 방산 분야에도 클라우드 기반 서비스를 제공하는데 협력해 나가겠다”고 전했다.

WSCAD는 AI 기술을 활용한 새로운 전기/전장설계 솔루션인 ‘ELECTRIX AI(일렉트릭스 AI)’를 출시하면서, 전기 설계 및 제조업체에 최적화된 설계 시스템을 제공한다고 밝혔다.  AGI(Artificial General Intelligence : 인공 일반 지능) 시대가 예견됨에 따라 다양한 산업 분야에서 AI의 적용이 급속도로 확산되고 있다. 특히 전기 및 전장설계 분야에서는 AI의 도입이 기존의 설계 프로세스와 시스템을 혁신적으로 바꾸고 있다. WSCAD의 AI 솔루션은 오류 탐지 및 예측, 자동화된 설계 보조, 표준화된 규정 지원, 지능형 설계 제안 등 다양한 기능을 통해 설계자들이 더욱 효율적이고 정확한 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. AI 시스템을 통해 설계 오류를 줄이고, 부품의 누락이나 중복 등을 사전에 방지하여 제품의 품질을 높이는 데 기여할 수 있다는 점을 내세운다.  또한, 기존의 엔지니어링 노하우와 일반 엔지니어링 기술을 결합한 일렉트릭스의 AI 시스템은 사용자 맞춤형 데이터 및 학습 알고리즘을 통해 설계 효율을 높이고, AI 시대에 필요한 지식 생산과 창의적 사고를 촉진한다.     AI 전기 설계 CAD '일렉트릭스 AI'의 주요 기능으로는 ▲기존 프로젝트에서 부품과 거래처 정보 등을 분석하여 향후 프로젝트에서 반복적 오류 방지 ▲도면 제작과 검토의 자동화를 통한 작업 효율 향상 및 전기 설계와 관련된 데이터 분석 기능 제공 ▲작업자가 빠르게 설계 정보를 확인하고 업데이트할 수 있는 사용자 인터페이스(UI) 최적화 ▲암호화된 데이터 저장을 통해 정보 보안 강화 및 설계 데이터의 지속적인 관리를 지원 등이 있다. WSCAD는 “AI와 자동화 설계가 전기/전장설계 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 선도적으로 보여주는 WSCAD의 AI 솔루션은 전기 설계의 새로운 패러다임을 제시한다”고 전했다.

모라이가 국방 첨단 전략산업 분야에서 자사의 자율주행 기술 혁신성과 경쟁력을 인정받아 방산혁신기업 100에 선정되었다고 밝혔다. 방위사업청이 주관하는 방산혁신기업 100은 우주, 드론, 반도체, 인공지능(AI), 로봇 등 5대 국방 첨단전략산업 분야에서 혁신적인 기술을 보유한 중소·벤처기업을 발굴하고 육성하는 사업이다. 방위사업청은 2026년까지 방산혁신기업 100곳을 선정키로 하고, 3년 차에 접어든 올해에는 총 27곳을 3기 기업으로 선정했다. 모라이는 AI 분야에서 우수 기업으로 선정되었다. 선정된 기업은 2024년 9월부터 2029년 9월 까지 최대 5년간 정부 지원금 50억 원을 지원받아 기술 개발을 추진할 수 있다. 모라이는 이 사업을 통해 유무인복합체계(MUM-T : Manned UnManned Teaming)를 위한 M&S(모델링 및 시뮬레이션) 체계를 구축하며, 국방 산업에서의 디지털 혁신을 이끈다는 계획이다.     유무인복합체계는 유인 시스템과 무인 시스템이 협력하여 작전을 수행하는 기술로, 효율성과 전투력을 극대화하는 미래 전장 운영 개념이다. 또한 M&S는 실제 전투 상황을 가상으로 재현해 병사들의 전술적 판단력과 대응 능력을 향상시키고, 다양한 시나리오를 반복적으로 훈련할 수 있다. 또한, 방위 시스템의 개발 및 검증 과정에서 가상 환경을 통해 성능 평가와 최적의 설계를 도출할 수 있어 국방 분야에서 필수 기술로 여겨진다. 모라이의 솔루션은 디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 통해 다목적 무인 차량을 비롯한 차세대 무인 방위 체계를 위한 가상의 환경과 운영 시나리오를 제공해 무인 시스템의 성능 테스트와 검증을 돕는다. 이번 프로젝트에서 모라이는 실-가상 환경 융합 기술을 통해 다목적 무인차량의 자율주행 성능과 안정성 향상을 위한 검증 환경을 구성한다. 특히, 실-가상 혼합 가상 객체 시각화와 연동 기술을 개발해 보다 정밀한 시뮬레이션 환경을 마련할 계획이다. 또한 다목적 무인차량의 자율주행 기술 개발 및 테스트를 위해 대기, 기상, 도시 환경 등 다양한 변수를 반영한 시나리오 생성 기술을 개발 하고, 자율주행 알고리즘과 센서 모듈화, 효율적인 대용량 데이터셋 처리를 위한 다중 병렬처리 기반의 시뮬레이션 기술을 고도화에 나선다. 모라이의 정지원 대표는 “이번 방산혁신기업 100 선정은 모라이의 자율주행 시뮬레이션 기술이 국방 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 입증하는 성과”라면서, “모라이는 방산혁신기업 선정을 기반으로, 미래 전장의 핵심 요소인 유무인복합체계의 디지털 트윈 구축으로 전투 요소의 효과성을 검증하고, 성능과 신뢰성을 더욱 강함화함으로써, 국방 산업에서 디지털 혁신을 선도할 수 있는 최상의 가상 테스트 및 검증 환경을 구축할 계획”이라고 말했다.

한국알테어가 지난 8월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024(이하 ATC 2024)’를 개최했다. ATC 2024는 ‘가능성의 과학(The Science Of Possibility)’을 주제로 각 산업을 선도하고 있는 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더 1000여 명이 모여 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술을 공유하고 논의했다. ■ 최경화 국장   ▲ 알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024    올해로 22회를 맞이한 ATC 2024에서는 8개 트랙을 통해 시뮬레이션, 데이터 분석/AI, HPC 기술의 융합을 탐구하는 67편의 기술 발표가 진행되었다. LG전자, 삼성전자, 현대자동차, HD현대중공업, LS전선, 한국항공우주산업, 롯데중앙연구소 등 각 산업을 선도하고 있는 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더가 참석해 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술에 대해 공유하고 정보를 교환했다.  한국알테어 김도하 지사장은 환영사에서 “알테어 테크놀로지 콘퍼런스는 매년 혁신적인 기술과 아이디어를 공유하며 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 모색하는 중요한 플랫폼으로 자리매김해왔다”면서, “이번 주제인 ‘가능성의 과학’은 알테어의 핵심 가치인 혁신과 도전 정신을 잘 반영하고 있다고 생각하며, 콘퍼런스를 통해 새로운 인사이트를 얻고 알테어와 함께 다양한 기술적 도전 과제들을 해결하고 성장해 나갈 수 있기를 기대한다”라고 말했다.   ▲ 한국알테어 김도하 지사장   기조연설에서는 각 산업별 고객사의 성공사례와 기술 시연 및 데모 체험 등이 공개되었으며 ▲시뮬레이션 ▲인공지능 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 인공지능 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전동화 ▲기업 솔루션 ▲유체역학 ▲다중물리학 등 총 8개 트랙에서 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화를 추구하는 기술과 방법론이 다양한 세션으로 소개되었다. 알테어의 스테파니 버크너(Stephanie Buckner) 최고운영책임자(COO)는 기조연설에서 “알테어는 디지털 혁신의 최전선에서 오늘날 산업이 직면한 복잡한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 선보이고 있다”면서, “인공지능(AI), 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅 등의 기술들이 통합되고 이러한 혁신들이 산업 전반에 걸쳐 효율성을 극대화함으로써 알테어는 고객들에게 미래 지향적이고 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.   ▲ 알테어 스테파니 버크너 최고운영책임자   LG전자에서 전장 사업을 담당하는 VS사업본부의 김용연 팀장은 알테어와 LG전자가 공동으로 개발한 ‘알테어 옵티스트럭트(OptiStruct) 기반 다물리 누적 손상 해석기법’을 발표했다. 김용연 팀장은 “자동차 부품의 높은 신뢰성을 확보하기 위해 충격, 온도, 진동 등 다양한 환경에서의 실험이 필요하지만, 이를 CAE로 종합해 구현하는 것은 여전히 어려운 과제”라면서, “LG전자와 알테어는 이러한 문제를 해결하기 위해 다물리 기반의 단일 모델(one model), 단일 해석기(one solver)를 개발하여, 다양한 물리 현상을 단일 모델에서 포괄적으로 고려함으로써 개발 과정의 정확도와 효율성을 크게 향상시켰다”고 말했다.   ▲ LG전자 VS사업본부 김용연 팀장   이어서 서강대학교 경제대학원 인공지능경제 교수이자 시멘틱그래프의 황문기 대표는 ‘알테어 래피드마이너 젠(Gen) AI 솔루션과 지식그래프(Knowledge Graph)를 통합한 대형언어모델 서비스와 구현 방안’에 대해 발표했다. 황문기 대표는 “기업들이 중요한 애플리케이션에 AI 기술을 도입하려고 하지만, 대규모 언어 모델(LLM)의 예측 불가능성과 설명이 어려운 블랙박스 특성으로 인해 환각 문제가 발생할 수 있다”면서, “이를 해결하기 위해 알테어는 젠 AI와 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 결합한 솔루션을 제공하여 LLM과 애플리케이션을 통합하고, 지식그래프를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축함으로써 환각을 제거하고 응답 품질을 개선한다”고 말했다.   ▲ 시멘틱그래프의 황문기 대표   롯데중앙연구소는 국내 식품업계 최초로 시뮬레이션 기술을 도입해 제조 공정의 문제를 사전에 예방하고 효율과 품질을 높였다. 롯데중앙연구소 공정기술팀은 “가상 환경에서 제조 공정을 테스트해 실제 생산 과정의 오류를 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있었다”면서, “이를 통해 더욱 안전하고 품질 높은 식품을 제공할 수 있게 되었으며 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 추가적인 성과를 이끌어낼 계획”이라고 설명했다.  알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC의 융합을 기반으로 시뮬레이션과 콘셉트 디자인을 위한 알테어 하이퍼웍스(Altair HyperWorks), 데이터 분석과 AI, IoT 및 스마트 제품 개발을 위한 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner), 고성능 컴퓨팅을 위한 알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 등 3가지 플랫폼을 제공하고 있으며, 필요한 모든 제품을 한 곳에서 찾을 수 있는 클라우드 혁신 게이트웨이 알테어 원(Altair One)을 통해 전체 제품에 액세스할 수 있다. 이번 콘퍼런스에서는 특히 최근 화두가 되고 있는 AI 기반의 엔지니어링과 시뮬레이션 기술 및 솔루션 등이 주목을 끌었으며, 알테어가 인공지능을 통해 기업의 의사결정을 돕고 비용과 시간을 절감할 수 있도록 지원하는 사례를 볼 수 있었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLang)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현대모비스가 미래 모빌리티용 신소재 개발에 속도를 올리며 다양한 연구개발 성과를 내고 있다. 오는 2030년 전후로 강화될 것으로 예상되는 글로벌 환경규제에도 선제적으로 대응할 수 있게 됐다. 고성능ㆍ고효율의 소재기술로 미래 모빌리티 경쟁력을 제고하고, 원자재 분야에서 발생하는 무역분쟁이나 국제 정세에도 유연하게 대처하고 있다는 평가다.   현대모비스는 자동차 핵심부품의 원천이 되는 소재 역량 강화를 위해 △글로벌 환경 규제에 대응할 수 있는 지속가능한 소재, △모빌리티를 선도하는 혁신소재 △가상 검증 방식 구현을 통한 디지털 재료 등 3대 소재 개발 전략을 밝혔다.   현대모비스 R&D기반기술연구실장 김미로 상무는 “ESG 대응을 위한 친환경 소재개발과 함께 디지털 기술로 패러다임이 전환되고 있다”며 “소재를 다원화하고 대외 의존도를 낮춘 혁신소재를 개발해 모빌리티 경쟁력을 높여 나갈 것”이라고 밝혔다.   현대모비스의 소재 개발 전략은 최근 수년간 중요성이 더욱 강조되고 있는 소재ㆍ부품ㆍ장비(소부장)의 독자적인 경쟁력 확보와도 맥락이 일치한다. 펜데믹 상황에도 안정적인 공급망을 구축한 바 있는 현대모비스는 최근 신소재 연구개발 분야에서도 독자적인 성과를 내고 있다.   현대모비스는 고가의 니켈 함유량을 줄인 전력변환부품 인덕터 개발에 성공했다. 신소재 개발담당 연구원이 인덕터의 전기적 특성을 평가하고 있는 모습 글로벌 환경규제 대응할 지속가능 소재… 플라스틱 재활용, 바이오 소재 등 개발   현대모비스는 지속가능한 소재를 개발해 글로벌 환경규제에 대응한다는 방침이다. 지속가능한 소재는 재료를 재활용하거나 바이오 소재를 활용하는 방식이다.   먼저 재활용 소재는 플라스틱 부품에 주로 사용한다. 생활 폐기물이나 폐차에서 재활용이 가능한 부품을 회수하고, 이를 분쇄 가공한 뒤 첨가제를 넣어 재생소재를 만들게 된다.     현대모비스는 최근 차체 하단의 긁힘을 방지하는 로어암(Lower Arm) 보호커버를 이 같은 방식으로 개발하는데 성공했다. 이 제품은 재활용 플라스틱 함량이 50%에 이르지만 기존 제품과 동일한 물성(物性)을 갖췄다. 현재 유럽연합은 오는 2030년부터 신차에 들어가는 플라스틱에 재활용 소재를 25% 사용하도록 법제화를 추진하고 있다. 현대모비스는 이 보다 6년 앞서 기준치 2배를 뛰어넘는 신소재 개발에 성공한 것이다.           그 밖에도 현대모비스는 운전석(칵핏)모듈과 램프, 에어백 등 플라스틱 소재를 많이 활용하는 부품에 적용할 수 있는 30여 종의 신소재를 개발하고 있다. 친환경 바이오 분야에서도 목재를 활용해 이산화탄소 배출은 줄이고, 내후성(열이나 자외선에 변색이나 분해되지 않는 성질)을 강화한 친환경 소재 개발에 공을 들이고 있다.       희소 금속 사용 줄이고 성능은 개선한 신소재… ‘니켈프리’ 등 개발 박차   현대모비스는 전동화와 전장부품 등 고부가가치 제품 중심으로 포트폴리오를 전환하며, 니켈과 같은 희소금속은 적게 쓰면서도 성능은 개선한 신소재 개발에 박차를 가하고 있다.      현대모비스는 최근 전기차용 전력변환 핵심부품인 인덕터에 고가의 니켈금속을 줄인 신소재를 개발했다. 인덕터는 니켈을 혼합한 금속분말을 사용해 만드는데 현대모비스는 니켈 함유량을 기존 50%에서 30%대로 줄이는데 성공했다. 최근 10년 사이 니켈 가격이 6배가량 급등한 가운데 원자재 가격변동성은 최소화하고, 전자기 물성은 확보한 신소재로 평가받고 있다.   현대모비스는 이에 그치지 않고 세계 최초로 니켈을 전혀 사용하지 않은 ‘니켈프리’ 신규 소재도 개발해 평가에 돌입한 것으로 알려졌다. 그 밖에도 고속충전용 배터리 냉각기술, 전자파 차폐 소재, 자율주행 센서 표면 코팅기술 등 전동화와 전장부품 전 분야의 경쟁력을 제고할 신규소재 개발에 주력하고 있다.   車 소재기술도 디지털로 전환… 100명 이상 재료공학 연구개발 인력 확보 강점   현대모비스는 디지털재료 기술에도 공을 들이고 있다. 전통적인 소재 분야에 IT기술을 융합하는 방식이다. 자동차부품에 들어가는 다양한 소재특성을 가상으로 모사하고 예측해 정합성을 향상시키고 있다.   인공지능으로 새로운 소재를 탐색하기도 한다. 그 동안 확보한 데이터를 정량화해 소재 특성을 자동으로 판정하기도 한다. 재료기술 분야의 정보플랫폼을 바탕으로 소재 개발에 획기적인 변화가 예상된다.   한편 현대모비스는 신소재 개발 역량 강화를 위해 자동차부품사로서는 이례적으로 100여명 이상의 재료공학 연구개발 인력을 보유하고 있다. 최근 디지털 재료분야로의 연구개발 범위가 확대됨에 따라 다양한 전공자들의 채용도 활발하게 추진하고 있다.   이 같은 연구개발 성과에 따라 현대모비스는 지난해 국내 기업 연구시설로는 이례적으로 과학기술정보통신부로부터 안전관리 우수연구실에 선정되기도 했다. 연구실 운영에 필요한 표준모델을 구축하고, 연구개발 관리능력이 뛰어난 시설로 인증받은 것이다.    현대모비스 연구원들이 재활용 소재로 개발한 칵핏모듈의 내구성을 평가하고 있는 모습