성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16)   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 지오메트리 준비를 위한 팁과 메시의 생성/변형/세분화에 대한 내용을 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   효과적인 지오메트리 준비를 위한 팁 지오메트리 생성 후에는 안정적인 터보 기계 시뮬레이션을 달성하기 위해 효과적인 모델 준비가 필수이다. 이 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 팁을 다음과 같이 소개한다.  지오메트리 정리 및 수리 : CAD 모델에서 틈새, 겹침 또는 중복된 가장자리를 복구한다. 양질의 메시를 생성하려면 깨끗하고 빈틈없는 지오메트리가 필요하다.  메시 최적화 : 날카로운 모서리나 모서리에 필렛을 추가하고 지오메트리를 분할하여 로컬 메시를 세분화할 수 있도록 한다.  가능한 경우 단순화 : 연구 중인 유동 물리학에 필수적이지 않은 작은 피처와 디테일을 제거한다.  매개변수화 : 설계 연구를 위해 치수를 쉽게 변경할 수 있도록 지오메트리를 매개변수화한다. 이러한 팁을 따르면 엔지니어는 터보 기계 형상이 최고 수준의 표준에 맞게 준비되었다고 확신할 수 있다.   메시 생성 지오메트리 생성 및 준비 외에도 전처리에는 복잡한 형상을 위한 메시 생성이 포함되며, 이는 종종 터보 기계 CFD 워크플로의 병목 현상이 된다. 터보 기계 구성 요소의 복잡성과 작동의 동적 특성으로 인해, 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해서는 정밀하고 잘 구성된 메시가 필요하다. 자동화 및 템플릿 기반 접근 방식을 활용하면 이 단계의 효율성을 높이고 전반적인 생산성을 높일 수 있다.   메시 생성의 기본 사항 메시 생성은 계산 영역을 셀 또는 요소라고 하는 작은 영역으로 세분화하여 그 위에 지배 방정식을 푸는 프로세스이다. 잘 구성된 그리드는 필수적인 흐름 특징과 물리적 현상을 포착하는 정확하고 효율적인 터보 기계 시뮬레이션을 보장한다. [참고] 피델리티 오토메시를 통한 향상된 터보 기계 메싱 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh) 소프트웨어 패키지는 회전 기계 메싱을 위한 툴로, 피델리티 오토그리드를 통한 자동화된 멀티블록 구조형 메싱과 피델리티 헥스프레스를 통한 비정형 메싱 기능을 제공한다. 모든 유형의 터보 기계 애플리케이션을 위한 템플릿을 갖춘 이 설루션은 메시 프로세스를 간소화하여 복잡한 지오메트리를 손쉽게 처리하고 고품질 메시를 빠른 시간 내에 제공한다. 피델리티 오토메시로 시뮬레이션 워크플로를 가속화하여 설계 혁신과 최적화에 집중할 수 있다.   그림 1. (a) 풍력 터빈의 구조화된 메시, (b) 로터 블레이드 팁의 하이브리드 메시   메시 유형 터보 기계 시뮬레이션에 사용되는 주요 메시 유형과 기법은 다음과 같다.  Structured : 일정한 간격의 그리드 포인트로 구성된 구조화된 메시(그림 1-a)는 일관된 패턴을 사용하며, 종종 격자형 구조와 유사하다. 예측 가능한 흐름 패턴이 있는 영역에서는 고품질 해상도를 제공하지만, 복잡한 지오메트리에서는 구현하기가 어려울 수 있다.  멀티블록 : 계산 도메인은 구조화된 격자로 개별적으로 메시 처리된 여러 개의 간단한 블록으로 나뉜다. 이 방법을 사용하면 복잡한 도형에 대해 국소적인 세분화가 용이하고 그리드를 쉽게 생성할 수 있다.  Unstructured : 이러한 메시는 불규칙한 패턴으로 구성되며 2D에서는 삼각형, 3D에서는 사면체로 구성되는 경우가 많다. 복잡한 형상에 적합한 비정형 메시는 복잡한 모델에 쉽게 적용할 수 있지만, 중요한 흐름 영역에서 해상도가 저하되는 경우가 있다.  Hybrid : 구조화된 메시와 구조화되지 않은 메시의 장점을 결합한 하이브리드 메시(그림 1-b)는 경계 레이어와 같이 더 높은 해상도가 필요한 영역에는 구조화된 그리드를 사용하고, 복잡한 기하학적 영역에는 구조화되지 않은 그리드를 사용한다.  Conformal : 이 기술은 지오메트리의 여러 부분에 걸쳐 메시가 연속되도록 하여 인접한 메시 블록 사이의 간격과 중첩을 제거한다. 컴프레서나 터빈의 블레이드와 같이 간격이 좁은 구성 요소 사이의 흐름을 정확하게 캡처하는 데에 필수이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 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.

  18　THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17　2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45　시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨　지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68　항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조　3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70　산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술　몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86　현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효　익숙함을 넘어 편리함으로 90　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식　스마트에서 혁신으로   Focus 48　CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53　빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56　다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58　앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73　AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76　인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78　연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80　콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60　제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션　ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64　온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션　Stochos 66　통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스　팹   On Air 82　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리　BIM 도면의 상세 보기 132　디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규　효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석　최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식　안료 데이터베이스   Mechanical 110　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철　메커니즘 디자인 소개   Analysis 115　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118　금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁　적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124　SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션　CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁　개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

개발 : Formlabs 주요 특징 : 차세대 LFD 프린트 엔진을 사용해 99%의 프린트 성공률 제공, 유연성 및 제어 기능을 통해 워크플로/응용분야/소재 선택을 지원하는 개발자 플랫폼 지원  공급 : 폼랩코리아     랩코리아는 폼랩(Formlabs)이 초고속 대형 포맷 SLA 3차원 (3D) 프린터 기기인 ‘폼(Form) 4L’ 시리즈를 출시했다고 밝혔다. 이와 함께 폼랩은 사용자에게 더 큰 규모와 처리량, 더 나은 가격, 성능, 제어 능력을 제공하기 위한 새로운 프린터 액세서리 등 다섯 개의 프리폼(PreForm) 기능과 신규 후처리 솔루션도 공개했다.  SLA(Stereolithography Apparatus, 광경화 수지 조형방식)란 레이저를 사용하여 다양한 액상 수지를 고체 구조로 경화시켜 3차원 입체 조형물이나 부품을 생산하는 것으로, 정교하고 빠른 방법으로 매끄럽고 섬세한 표면 마감으로 부품을 생산하는 방식이다.  폼 4L은 빠른 속도의 대형 포맷 SLA 3D 프린터다. 폼랩은 기존 ‘폼 4’의 빠른 속도를 대형 포맷인 ‘폼 4L’과 생체 적합 버전인 ‘폼 4BL’로 다시 선보였다. 폼 4L과 폼 4BL은 다양한 프로토타입 제작에서부터 생산에 이르기까지 크기와 상관 없이 빠른 속도와 높은 신뢰성 및 인쇄 품질을 구현하는 데에 중점을 두고 개발됐다. 특히 폼 4L은 폼랩의 차세대 ‘로 포스 디스플레이(LFD : Low Force Display)’ 프린트 엔진을 사용함으로써 높은 신뢰성을 제공하며, 99% 가량의 프린트 성공률을 제공한다는 것이 폼랩의 설명이다.  이러한 장점에 더해, ‘폼 4’ 크기의 거의 5배에 이르는 빌드 볼륨을 갖추고 있어, 사용자는 제작 부품의 크기에 따른 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 대량으로 작은 파트를 프린팅하는 것이 가능해진다.  이밖에 폼 4L의 주요 특징은 다음과 같다.  빠른 프린팅 속도 : 시간 당 최고 80mm의 프린팅 속도로 6시간 이내 대형 프린트 완성  대형 파트 : 폼 4의 거의 5배에 이르는 빌드 볼륨  높은 처리량 : 폼 4L의 규모와 속도로 낮은 비용으로 하루 수천 개의 소형 파트 프린팅 가능  적은 폐기물 : 새로운 카트리지 디자인으로 플라스틱 폐기물 63% 축소 및 레진 분배 속도 향상  업계 최고 수준의 소재 : 내구성, 견고성, 생체 적합성, 난연성 등 응용 분야별 다양한 물성을 제공하는 23개 이상의 소재와 호환 가능  새로운 액세서리 : 레진 믹서, 레진 탱크, 빌드 플랫폼, 빌드 플랫폼 플렉스 L, 레진 펌핑 시스템, 후처리를 위한 피니시 키트와 폼 워시 L로 에코시스템 제공     폼랩의 데이비드 라카토스(David Lakatos) CPO는 “우리는 사용자가 아이디어를 실현하는데 필요한 자유와 유연성을 제공함으로써 혁신을 촉진할 수 있다고 믿는다”면서, “폼 4L은 규모와 복잡성에 관계 없이 사용자가 더 큰 문제를 해결하고, 거대한 아이디어를 번개 같은 속도로 실현할 수 있게 해 줄 것”이라고 말했다.  미국 장난감 회사 라디오플라이어(Radio Flyer)의 아고스티노 로벨로(Agostino LoBello) 제품 디자인 엔지니어는 “4L을 받자 마자 우리가 가장 먼저 프린트한 것이 스팅레이 라이드-온(Stingray Ride-On)의 시트였고, 벤더 미팅에 바로 그 3D 출력물을 사용했다”면서, “프린터의 속도와 규격 정확도가 우리 숍에 큰 변화를 가져왔다”고 설명했다.    폼랩 플랫폼으로 제어권과 유연성 강화  폼랩은 이와 함께 개발자와 대량 사용자를 위한 ‘폼랩 플랫폼’도 오픈했다. 폼랩 사용자들에게 더 많은 제어권과 유연성을 제공하기 위해서라는 것이 폼랩의 설명이다.  폼랩 플랫폼은 폼랩이 보유한 소재 라이브러리, 신규 소프트웨어, 통합 옵션과 소재 가격의 보완 등을 통해 사용자가 아이디어를 실현할 방식을 변화시키는데 통제권을 갖게 했다는 특징이 있다. 개발자 플랫폼 사용자는 전문가용 3D 프린터로 어떤 소재든 활용할 수 있는 자유와 유연성을 누릴 수 있다.  이를 계기로 폼랩은 개발자 플랫폼의 소프트웨어와 소재에 대해 새로운 가격을 도입한다. 오픈 머티리얼 모드(OMM)를 선택하면 라이선스를 통해 모든 소재를 제한 없이 사용 가능하다. 프린트 세팅 에디터(PSE)를 선택하면 전 머신에 대해 무료로 최대의 성능을 낼 수 있는 프린트 세팅 조정이 가능하다. API 및 통합을 통해서는 원하는 방식으로 작업이 가능하며, 사용하는 소프트웨어의 연결을 통해 프린트 작동도 가능하다.  이밖에 폼랩은 저렴한 가격으로 범용 소재를 통해 더 폭넓은 응용 분야 지원이 가능하도록 했으며, 분말 및 레진 소재 벌크 가격과 레진 펌핑 시스템으로 고품질의 3D 프린팅이 더 저렴해지고 확장 가능하도록 했다.  폼랩의 맥스 로보스키(Max Lobovsky) 공동 창립자 겸 CEO는 “폼랩은 3D 프린팅의 접근성을 높이겠다는 분명한 사명으로 시작했으며, 이번 플랫폼 오픈은 사용자가 모두를 위해 더 나은 3D 프린팅을 할 수 있도록 폼랩이 지원하는 새로운 장의 시작”이라고 말했다. 또한, “개발자 플랫폼은 폼랩 전체 플랫폼의 변혁을 의미하며, 사용자 제어의 이점과 외부 SLS 및 SLA 소재의 독특한 물성을 활용할 수 있게 할 것이다. 이 같은 변화는 장벽을 허물어 모든 수준의 혁신가가 끝없는 새로운 가능성을 탐색하고 아이디어를 실현하게 하도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.        ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 23일 CNG TV는 ‘새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나에서는 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화에 대해 소개하고, 기업 차원에서 공급망 데이터의 가치 전환을 강조하는 논의가 이루어졌다. 웨비나의 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 건국대 임채성 교수, KPMG컨설팅 박문구 전무    이번 방송은 디지털지식연구소의 조형식 대표가 사회를 맡았으며, 건국대학교의 임채성 교수와 KPMG컨설팅의 박문구 전무가 산업 데이터 인터페이스의 중요성을 설명했다. 최근 10년 동안 기업 중심의 데이터 가치가 중요시되었다면, 이제는 공급망 중심의 데이터 가치로 전환되고 있음을 강조했다.  발표자들은 인더스트리 4.0의 궁극적인 목적이 데이터를 연결하여 혁신을 이루는 것이라며, 기업 간 데이터 연결의 어려움을 해결하기 위한 인프라의 필요성을 강조했다. 또한, 제조업의 디지털 전환이 필수적이며, 데이터 기반의 혁신이 중요하다고 주장했다.  지난 4월 독일에서 열린 ‘하노버 메세 2024’에서는 기계, 전자, 디지털, 에너지 산업의 선도 기업들이 모여 효율적이고 지속 가능한 산업 솔루션을 선보였다. 특히 AI 및 머신러닝, 탄소 중립 생산, 수소 및 연료 전지, 인더스트리 4.0 등과 같은 주제가 집중적으로 다뤄져 큰 관심을 끌었다.    ▲ 건국대학교 임채성 교수   임채성 교수는 “인더스트리 4.0은 기업 간의 데이터 연결을 통해 가치를 창출하는 혁신으로, 데이터 인프라 부족으로 인해 제대로 구현되지 않았다. 그러나 최근 자동차 산업에서는 공급망 혁신을 위해 데이터 스페이스 개념이 도입되고 있다. BMW, 벤츠 등 주요 기업 들이 이를 통해 탄소 측정 등의 사례를 시연하고 있다”고 설명했다.  박문구 전무는 “현대차와 기아차는 소비자 중심의 라이프스타일 데이터를 활용해 자율주행차와 스마트시티같은 미래 모빌리티 서비스를 준비 중이다. 이 과정에서 디지털 트윈 기술을 통해 공간의 이동 경로를 추적하고, 자율주행차를 위한 새로운 서비스를 계획하고 있다”고 언급했다.    ▲ KPMG컨설팅 박문구 전무    데이터 스페이스는 각 기업이 기밀 데이터를 노출하지 않고도 상호 신뢰를 바탕으로 데이터를 교환할 수 있는 구조를 제공한다. 기존의 데이터 댐과 달리, 개별적으로 데이터를 보유한 상태에서 필요시 데이터를 연결해 교환하는 접근 방식은 데이터 보안과 신뢰 문제를 해결하기 위한 기술적 기반을 갖추고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   거의 1년 동안 생각해 봤던 엔지니어링 프레임워크를 완성했다. 그 이름은 ‘스마트 혁신 엔지니어링(smart innovation engineering)’이다. 스마트 혁신 엔지니어링은 간단하게 말해서 디지털 엔지니어링과 챗GPT(ChatGPT)와 혁신경영(innovation management)의 결합이라고 할 수 있다. 최근에 혁신 경영 ISO 56001이 완성됐다. 2024년 5월호 칼럼에 소개한 ‘디지털 엔지니어링 프레임워크’도 1년 동안 만들어 봤다. 이것을 연결하고 부족한 부분을 채워 줄 수 있는 것이 인공지능인 챗GPT이다. 챗GPT는 언어 모듈이기 때문에, 제품 개발이나 엔지니어링에 있어서 문서 작성이나 아이디어 등 다양하게 사용할 수 있다.  스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 프레임워크    <그림 1>을 사용하면 가운데 엔티티(entity)가 있다. 엔티티는 구체적인 제품(product)일 수도 있고 특정한 서비스(service)일 수도 있다. 예를 들어서, 자동차나 항공기가 올 수도 있고 어떤 디지털 제품이 올 수도 있다. 그리고 그 엔티티는 디지털 제품 개발 모델에서 어떤 특정 가치(value)를 지정할 수 있다. 예를 들어서 요구사항(requirement), 필요성(needs), 검증(verification), 특정 기술(technology)도 사용할 수 있다. 이런 것은 특정 가치를 나타낼 수 있다. 오늘은 그 특정 가치 중에서 혁신을 집어넣을 수 있다. 이것은 제품 개발에서 혁신(innovation)이라는 가치를 입력하는 것이다. 특히 최근에 표준화된 혁신 경영의 프로세스를 입력해 봤다. 이 가치는 추후에 다양한 관심 가치로 입력할 수 있다.    그림 2. 스마트 혁신 엔지니어링   <그림 3>은 ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델에 대한 것이다. 조직의 상황(조항 4)은 혁신 방향을 설정하는 데에 중요한 외부 및 내부 요인, 문화, 환경, 협업 등을 포함하며, 리더십(조항 5)은 혁신에 대한 헌신, 비전, 전략 및 정책을 통해 혁신 시스템의 방향을 제시한다. 기획(조항 6)은 혁신 목표 설정 및 위험 관리, 자원 할당 등 필요한 조치를 결정하는 단계이다. 지원(조항 7)은 혁신을 가능하게 하는 자원, 역량, 인프라 등을 포함하며, 운영(조항 8)은 기회 식별, 개념 창출, 개념 검증, 솔루션 개발 및 배포와 같은 활동으로 나뉜다. 성과 평가(조항 9)는 혁신 프로 세스의 효율성을 모니터링하고, 개선(조항 10)은 성과 평가 후 시스템을 지속적으로 발전시키는 단계이다. 이 모델은 PDCA(Plan - Do - Check - Act) 사이클에 따라 운영되며, 기회와 혁신 가 치를 중점으로 두고 조직의 전략과 결합되어 지속 가능한 혁신을 보장한다.    그림 3. ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델(출처 : ISO 56002)   챗GPT에게 이 프로세스를 스마트폰에 적용하는 예시로 질문했는데, 다음과 같은 답변을 도출했다.  “ISO 56002 혁신 관리 시스템을 기반으로 스마트폰 신제품 개발 과정에 적용할 수 있는 예시는 다음과 같습니다. 조직은 먼저 시장과 내부 환경을 분석해 고객이 선호하는 기능과 조직의 역량을 파악합니다.(조항 4) 리더십은 ‘고객 중심의 스마트폰 혁신’이라는 비전을 설정하고, 개발 목표와 협업 정책을 수립합니다.(조항 5) 기획 단계에서는 12개월 내 출시와 시장 점유율 목표를 설정하며, 위험 요소를 사전에 분석합니다.(조항 6) 지원 단계에서는 R&D 팀에 필요한 자원과 교육을 제공하여 역량을 강화합니다.(조항 7) 운영 단계에서는 고객 피드백을 바탕으로 새로운 스마트폰 기능을 기획하고, 개념을 검증한 후 제품을 설계하여 양산 준비를 마칩니다.(조항 8) 출시 후 성과를 평가하여 판매량, 고객 만족도 등을 분석하고(조항 9), 이를 토대로 차기 제품 개선 방안을 마련하여 지속적인 혁신을 추진합니다.(조항 10) ISO 56002는 이렇게 신제품 개발의 전 과정에서 체계적인 관리와 지속적인 개선을 통해 혁신을 달성하도록 지원합니다.” 스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    데이터 기반 의사결정  스마트 혁신 엔지니어링은 데이터를 중심으로 한 의사결정을 강조한다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 통해 조직의 의사결정을 최적화하여, 더 정확하고 신속한 대응이 가능하도록 한다. 이는 리스크를 줄이고 기회를 포착하는데 도움을 준다.    AI와 자동화 활용  AI는 반복적인 작업을 자동화하거나 복잡한 문제에 대한 솔루션을 빠르게 제시함으로써 자원을 효율적으로 활용하게 한다. 이를 통해 조직은 고부가가치 작업에 집중할 수 있고, 전체적인 생산 성과 효율성을 향상시킬 수 있다.    지속적인 혁신과 개선  스마트 혁신 엔지니어링은 디지털 환경에서 지속적인 개선을 촉진한다. AI와 데이터를 활용해 실시간으로 성과를 모니터링하고, 이를 통해 지속적으로 제품과 서비스를 발전시킨다. 품질 개선, 유지 보수 예측, 성능 최적화 등을 자동화하여 경쟁력을 유지할 수 있다.    협업과 지식 공유  이 접근 방식은 팀 간의 원활한 협업을 강화하고, 지식을 빠르게 공유할 수 있도록 도와준다. AI 기반 도구들은 의사소통을 촉진하고, 프로젝트 관리와 문제 해결에 필요한 정보를 실시간으로 제공 한다. 이러한 협업은 혁신적인 아이디어의 실행을 가속화하는데 기여한다.    리스크 관리와 예방  스마트 혁신 엔지니어링은 AI를 통해 잠재적인 리스크를 사전에 예측하고 대비책을 마련할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 중 발생할 수 있는 기술적 문제나 일정 지연 등의 리스크를 신속하게 파악하고, 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 높인다.    고객 중심 혁신  고객의 요구와 피드백을 실시간으로 반영하여 제품과 서비스를 개선한다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI와 데이터를 통해 고객의 니즈를 빠르게 파악 하고, 제품 개선 방향을 설정할 수 있다.  결론적으로 엔티티에 이노베이션 같은 가치를 ISO 56002 표준에 입력했을 때, 그리고 이것을 스마트폰을 개발을 하는 혁신 프로세스로 관리할 때 사용할 수 있다. 특히 챗GPT를 이용하면 다 양한 효과를 포괄적으로 얻을 수 있다. 여기서 이노베이션뿐만 아니라 특정 기술이나 어떤 패러다임을 적용할 수도 있다. 다음에는 혁신 대신 모듈러 설계 패러다임을 적용해 볼 예정이다.    ■ 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.      ■ 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

폼랩코리아는 고속 대형 포맷 SLA 3D 프린터인 ‘폼(Form) 4L’ 시리즈를 출시했다고 밝혔다. 이와 함께 폼랩은 사용자에게 더 큰 규모와 처리량, 더 나은 가격, 성능, 제어 능력을 제공하기 위한 새로운 프린터 액세서리 등 다섯 개의 프리폼(PreForm) 기능과 신규 후처리 솔루션도 공개했다. SLA(광경화 수지 조형방식)는 레이저를 사용하여 다양한 액상 수지를 고체 구조로 경화시켜 3차원 입체 조형물이나 부품을 생산하는 3D 프린팅 기술로, 정교하고 빠르게 매끄럽고 섬세한 표면 마감으로 부품을 생산할 수 있다는 점이 특징이다. 폼랩은 기존 폼 4 3D 프린터의 특징인 출력 속도를 그대로 내세우면서 대형 포맷인 ‘폼 4L’과 생체 적합 버전인 ‘폼 4BL’로 라인업을 나누었다. 폼랩은 “폼 4L과 폼 4BL은 다양한 프로토타입 제작에서부터 생산에 이르기까지 크기와 상관 없이 빠른 속도와 신뢰성 및 인쇄 품질을 구현한다”고 전했다.     특히 폼 4L은 폼랩의 차세대 로 포스 디스플레이(Low Force Display : LFD) 프린트 엔진을 사용해 향상된 신뢰성을 제공하며, 99% 정도의 프린트 성공률을 제공한다. 이에 더해 폼 4의 거의 5배에 이르는 빌드 볼륨을 갖춰, 사용자는 제작 부품의 크기에 따른 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 작은 파트를 대량으로 프린팅하는 것이 가능해진다. 이밖에 폼 4L의 주요 특징은 ▲시간 당 최고 80mm의 프린팅 속도로 6시간 이내 대형 프린트 완성 ▲폼 4의 거의 5배에 달하는 빌드 볼륨 ▲낮은 비용으로 하루 수천 개의 소형 파트 프린팅 가능 ▲새로운 카트리지 디자인으로 플라스틱 폐기물 63% 축소 및 레진 분배 속도 향상 ▲내구성, 견고성, 생체 적합성, 난연성 등 응용 분야별 다양한 물성을 제공하는 23개 이상의 소재와 호환 가능 ▲레진 믹서, 레진 탱크, 빌드 플랫폼, 빌드 플랫폼 플렉스 L, 레진 펌핑 시스템, 후처리를 위한 피니시 키트와 폼 워시 L 등 새로운 액세서리 등이다. 폼랩의 데이비드 라카토스(David Lakatos) CPO는 “우리는 사용자가 아이디어를 실현하는데 필요한 자유와 유연성을 제공함으로써 혁신을 촉진할 수 있다고 믿는다”면서, “폼 4L은 규모와 복잡성에 관계 없이 사용자가 더 큰 문제를 해결하고 거대한 아이디어를 번개 같은 속도로 실현할 수 있게 해 줄 것”이라고 말했다. 한편, 폼랩은 개발자와 대량 사용자에게 더 많은 제어권과 유연성을 제공하기 위한 ‘폼랩 플랫폼’을 오픈했다. 폼랩 플랫폼은 폼랩이 보유한 소재 라이브러리, 신규 소프트웨어, 통합 옵션과 소재 가격의 보완 등을 통해 사용자가 아이디어를 실현할 방식을 변화시키는데 통제권을 갖게 했다. 개발자 플랫폼 사용자는 고성능의 전문가용 3D 프린터로 다양한 소재를 활용할 수 있는 자유와 유연성을 얻을 수 있다. 폼랩은 이를 계기로 개발자 플랫폼의 소프트웨어와 소재에 대해 새로운 가격을 도입한다고 덧붙였다. 오픈 머티어리얼 모드(OMM)를 선택하면 라이선스를 통해 모든 소재를 제한 없이 사용 가능하다. 프린트 세팅 에디터(PSE)를 선택하면 전체 머신에 대해 무료로 최대의 성능을 낼 수 있는 프린트 세팅 조정이 가능하다. API 및 통합을 통해서는 원하는 방식으로 작업이 가능하며, 사용하는 소프트웨어의 연결을 통해 프린트 작동도 가능하다. 이밖에 폼랩은 저렴한 가격으로 범용 소재를 통해 더 폭넓은 응용 분야 지원이 가능하도록 했으며, 분말 및 레진 소재 벌크 가격과 레진 펌핑 시스템으로 고품질의 3D 프린팅이 더 저렴해지고 확장 가능해지도록 했다. 폼랩의 맥스 로보스키(Max Lobovsky) 공동 창립자 겸 CEO는 “폼랩은 3D 프린팅의 접근성을 높이겠다는 분명한 사명으로 시작했으며, 이번 플랫폼 오픈은 유저들이 모두를 위해 더 나은 3D 프린팅을 할 수 있도록 폼랩이 지원하는 새로운 장의 시작”이라면서, “개발자 플랫폼은 폼랩 전체 플랫폼의 변혁을 의미하며, 사용자 제어의 이점과 외부 SLS 및 SLA 소재의 독특한 물성을 활용할 수 있게 한다. 이 같은 변화는 장벽을 허물어 모든 수준의 혁신가들이 끝없는 새로운 가능성을 탐색하고 아이디어를 실현하게 하도록 지원할 것”이라고 전했다.

3D 프린팅으로 휴머노이드를 제작한 글룩   한국의 로봇 산업은 괄목할만한 성장을 이루었으며, 제조업에서 1만 명당 약 932대의 로봇이 활용될 정도로 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 보이고 있다. 로봇은 오랫동안 제조업의 핵심 기술이었지만, 이제 그 적용 범위는 다양한 분야로 확대되고 있다. 한때 SF 영화에서나 보던 휴머노이드 로봇은 이제 백화점, 전시회는 물론이고 번화한 도시 거리에서도 볼 수 있게 되었다. 이러한 혁신의 대표적인 예로는 수백만 건의 조회수를 기록한 글룩(Gluck)의 3D 프린팅 서비스가 있다. 글룩은 정교한 디테일로 제작된 휴머노이드를 선보이며 한국 로봇 산업의 새로운 가능성을 보여주고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   그림 1. 글룩이 3D 프린팅을 활용해 제작한 휴머노이드   3D 프린팅 기술로 실현된 혁신 글룩이 이렇게 정밀한 안드로이드 로봇을 제작할 수 있었던 비결은 그들의 창의성과 기술력, 그리고 레진 3D 프린팅에 최적화된 소프트웨어 덕분이다. 글룩은 머티리얼라이즈의 매직스(Magics)와 이스테이지(e-Stage) 소프트웨어를 사용하여 복잡한 디자인과 대용량 데이터를 효율적으로 처리하였다. 특히 SLA(광조형) 방식의 3D 프린터를 사용해 매끄러운 표면과 정밀한 디테일을 구현하는 데 성공했다. 글룩의 팀은 AM(적층제조) 기술을 기반으로 고객 맞춤형 3D 프린팅 서비스를 제공하며, 재료 선택과 후처리까지 모든 공정을 직접 관리해왔다. 이 휴머노이드 프로젝트에서는 글룩이 10개의 로봇을 제작하는데 24시간의 출력 시간과 3일의 후처리 및 도색 시간을 소요하여, 빠르고 효율적인 제작 과정을 선보였다. 휴머노이드 제작 과정에서 글룩은 머티리얼라이즈의 소프트웨어를 최대한 활용하였다. 매직스 소프트웨어는 데이터 준비 및 빌드 과정을 간소화하여 작업 시간을 단축하였고, 이스테이지는 서포트를 자동으로 생성해 작업 효율성을 높였다. 특히 SLA 기술을 통해 휴머노이드의 고품질 표면을 구현할 수 있었으며, 이러한 기술력은 글룩이 3D 프린팅 산업에서 경쟁 우위를 차지하는 데에 큰 역할을 했다. 글룩의 장광현 팀장은 “SLA 장비를 통해 대형 출력과 높은 표면 조도를 구현할 수 있었고, 이로 인해 복잡한 형태의 로봇을 완벽히 제작할 수 있었다”며 SLA의 중요성을 강조했다.   그림 2. 글룩의 3D 프린터 생산 팩토리   그림 3. 3D 프린팅된 레진 구조물을 제거하는 모습   미래의 확장 가능성 글룩의 휴머노이드 프로젝트의 성공은 시작에 불과하다. 글룩은 현재 생산을 늘리기 위하여 50대의 SLA 장비를 추가하여 총 80대의 장비로 확장해나가고 있다. 이를 통해 더 많은 대규모 프로젝트를 신속하게 처리할 계획이며, 적층제조의 전문가로서 고객에게 시간과 비용 면에서 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 특히 글룩은 다양한 산업에 3D 프린팅 기술을 적용하여, 기존 제조 방식으로는 구현하기 어려운 복잡한 구조물을 3D 프린팅을 통하여 해결하고 있다. 항공, 자동차, 반도체 검사공정 등에서도 글룩의 3D 프린팅 기술과 머티리얼라이즈 소프트웨어의 결합으로 새로운 혁신을 이루고 있으며, 이를 통해 고객에게 빠르고 효율적인 서비스를 제공하고 있다. 또한, 자동차 및 타이어 산업에서는 새로운 설계 방식을 통해 기존 공정을 단축하고 기능성을 확장시키는 성과를 내고 있다. 글룩의 홍재옥 대표는 “향후 3D 프린팅 기술과 자동화 시스템을 바탕으로 국내외 시장에 진출하여 글로벌 경쟁력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 글룩의 휴머노이드 로봇 제작 사례는 3D 프린팅 기술이 다양한 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지를 잘 보여준다. 앞으로 글룩은 SLA 장비를 추가 도입하여 생산 능력을 확대하고, AM 소프트웨어를 통한 자동화 프로세스를 구축할 계획이다. 이를 통해 미래의 대량생산 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   그림 4. 사람의 손 모양을 본따 3D 프린팅으로 만든 마스크   그림 5. 손 모양의 3D 프린팅 마스크를 착용한 모습   그림 6. 복잡한 형상의 롤러 스케이트를 3D 프린팅으로 제작했다.   그림 7. 3D 프린팅으로 만든 신발 장식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.