개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.

파수가 고용노동부와 중소벤처기업부가 공동으로 주관하는 ‘청년일자리 강소기업’에 선정됐다. 올해를 포함, 수차례 청년친화기업으로 인정받아 온 파수는 2월에 올해 첫 신입사원 공개채용을 진행한다. 청년일자리 강소기업은 기존 고용노동부의 ‘청년친화 강소기업’ 제도에서 발전된 형태로, 중소/중견기업에 대한 청년층의 인식 개선과 양질의 일자리 정보 제공을 목적으로 고용노동부와 중소벤처기업부가 함께 선정한다. 청년 고용률과 기업 경쟁력을 종합적으로 평가하며, 구체적으로는 청년고용유지율과 증가율, 일과 삶의 균형, 초임 등은 물론 기업의 성장성, 수익성 안정성 등을 기준으로 선정한다. 고용노동부의 발표에 따르면 실제 올해 청년일자리 강소기업에 선정된 기업들은 청년고용 증가와 평균임금, 매출액 증가율 등에서 일반 기업보다 우수한 실적을 보였다. 여러 해에 걸쳐 청년친화 강소기업으로 선정된 바 있는 파수는 새롭게 변경된 제도에서도 청년일자리 강소기업으로 인정받았다. 파수는 지난해 총 세 차례에 걸쳐 신입사원 공개채용을 진행했으며, 이 외에도 산학협력 인턴십, 글로벌 인턴십 등 다양한 채용 제도를 운영하는 등 청년 고용 창출에 적극 기여하고 있다. 파수의 올해 첫 신입사원 공개채용은 2월 24일에 시작된다. 지원서는 3월 9일까지 파수 홈페이지를 통해 접수가능하다. 면접 과정을 거친 합격자는 4월부터 3개월 간의 채용연계형 인턴십 과정을 시작하게 된다. 해외 대학교 재학생(3, 4학년)을 대상으로 한 글로벌 인턴십 모집도 동일하게 2월 24일부터 시작한다. 서류 심사 및 비대면 면접을 통해 글로벌 인턴십에 선발된 인원은 6월부터 약 10주간 서울 파수 본사에서 개발 및 마케팅 등 프로젝트 실무 경험을 쌓을 수 있다. 조규곤 파수 대표는 “올해로 창사 25주년을 맞는 파수는 올해를 포함해 수차례 청년친화기업으로 인정받으며, 다양한 분야의 뛰어난 청년 인재들과 함께 성장해왔다”며, “특히 올 한 해는 파수가 글로벌 AIž보안 기업으로 나아가기 위한 중대한 전환점이 될 것인 만큼, 역량있는 인재들의 많은 관심 바란다”고 말했다. 한편 2000년 설립된 파수는 세계 최초로 DRM(Digital Rights Management) 기술을 상용화해 글로벌 데이터 보안 시장을 선도하는 등, 혁신 솔루션과 서비스를 제공해 온 소프트웨어 기업이다. 최근에는 글로벌 AIž보안 기업을 비전으로 삼고 지난해 엔터프라이즈 LLM(sLLM)을 출시하는 등, 기업 고객의 생성형 AI 활용을 돕는 AI 기업으로 거듭나고 있다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18)   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 메시 작업 이후 유동 흐름 및 물리 모델을 설정하는 과정을 살펴본다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   흐름 및 물리 모델 설정 메시 프로세스를 완료한 후 흐름 및 물리 모델을 설정하는 것은 정확한 예측을 위한 토대를 마련하는 중요한 작업이다. 이 프로세스에는 미묘한 터보기계 흐름 역학을 포착하는 데 중요한 적절한 층류 또는 난류 모델을 선택하는 것이 포함된다. 또한 재료 특성 지정, 경계 조건의 신중한 구성, 초기 조건 설정이 수반된다. 이러한 세부 사항에 주의를 기울임으로써 시뮬레이션 프레임워크는 복제하고자 하는 실제 물리적 시나리오를 반영할 수 있도록 잘 준비될 것이다.   머티리얼 프로퍼티 정의 재료 속성을 올바르게 지정하면 다양한 작동 조건에서 유체 또는 고체 재료의 물리적 거동을 사실적으로 캡처할 수 있다. 다음에는 지정해야 할 주요 머티리얼 프로퍼티가 나열되어 있다.  밀도 및 점도 : 유체의 경우 이러한 특성은 특히 관성 및 흐름 저항 측면에서 흐름 거동에 영향을 미치므로 정확한 밀도와 점도를 지정하는 것이 중요하다.  열적 특성 : 여기에는 열 전달과 관련된 시뮬레이션에 필수적인 비열 용량과 열전도도가 포함된다.  압축성 : 가스의 경우 밀도와 압력의 변화를 정확하게 모델링하려면 압축성 계수가 필요하다.  탄성 및 가소성(고체 재료의 경우) : FSI와 관련된 시뮬레이션에서는 유체 힘에 대한 구조적 반응을 예측하기 위해 탄성 및 가소성과 같은 기계적 특성이 필요하다. 재료 특성은 온도, 압력 및 기타 환경 요인에 따라 변화하는 경우가 많다. 특히 다양한 작동 조건이 예상되는 시뮬레이션에서는 이러한 변화를 고려하는 것이 필수이다. 재료 특성이 부정확하면 실제 성능과 상당한 편차가 발생하여 설계 프로세스가 잘못될 수 있다.   유동 모델 선택 시뮬레이션의 물리적 특성을 반영하기 위해 재료 특성을 정의했다면, 다음 단계는 적절한 유동 모델링 접근 방식을 선택하고 구현하는 것이다. 터보 기계의 흐름은 본질적으로 불안정(unsteady)하며 3차원의 점성, 불안정 효과의 조합으로 설명할 수 있다. 그러나 터보 머신의 설계는 다열 상호 작용(예 : 전위 효과 및 파동 전파), 난류(예 : 와류 흘림 및 2차 흐름), 설계 외 효과(예 : 회전 실속 및 서지), 외부 왜곡(예 : 돌풍 및 발생 바람), 블레이드 진동(예 : 플러터 및 강제 응답) 같은 현상으로 인한 불안정한 효과를 무시하고 안정된 유동 해석에 기반하는 경우가 많다.  <그림 1>에 제시된 흐름 모델은 불안정성을 올바르게 모델링하는 데 필수이다.    그림 1. 주기성 및 안정성을 기반으로 터보 기계의 불안정성을 포착하는 흐름 모델   Large Eddy Simulation(LES) & Detached Eddy Simulation(DES) : 터보 기계의 불안정한 현상을 포착하는 충실도 높은 모델이다. LES는 큰 난기류 스케일을 해결하고 작은 난기류 스케일을 모델링한다. 반대로 DES는 단단한 벽 근처의 RANS 방법과 벽에서 떨어진 영역의 LES 방법을 혼합하여 더 큰 규모의 난류 소용돌이와 흐름 분리를 포착한다. 두 방법 모두 난류와 불안정한 흐름 역학에 대한 상세한 인사이트를 제공하지만 계산 비용이 높다.  Reynold-Average Navier-Stokes(RANS) : RANS는 터보 기계의 안정적인 흐름 조건을 시뮬레이션하는 데 이상적이다. 이 접근 방식은 시간에 따른 NS 방정식의 평균을 구하여 평균 흐름 거동에 대한 통찰력을 얻는다.  Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS) : URANS는 시간에 따른 효과를 포착하기 위해 RANS 접근 방식을 확장한 것이다. 주기적 및 일시적인 실행 문제를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다. 주기적 현상은 시간 평균 주기적 솔루션과 섭동을 포함하며, 과도 실행 문제는 일시적인 시작 및 종료 시나리오와 같은 불안정하고 비주기적인 현상과 관련이 있다.  Frequency Domain Method : 주기적인 불안정 현상을 시뮬레이션하기 위한 계산 방식이다. 시간에 따른 해를 계산하는 대신 진동 주파수를 고려함으로써 불안정성으로 인한 정상 상태 효과를 분석할 수 있다. 이 방법은 특히 블레이드 통과 효과와 같은 주기적 응답을 캡처하는 데 유용하며, 전체 과도 시뮬레이션에 비해 계산 비용을 절감할 수 있다.   난기류 모델링 레이놀즈 응력이라고 하는 NS 방정식의 비선형 항은 일반적으로 다양한 난류 모델을 사용하여 모델링한다. 난류는 속도 및 압력과 같은 유체 속성이 평균값 주변에서 무작위로 예측할 수 없는 변화를 보이는 것이 특징이다. 일반적으로 레이놀즈 수가 400에서 2000 사이의 임계값을 초과할 때 나타난다. 특히 산업용 애플리케이션의 95%에서 임계 레이놀즈 수가 이 임계값을 초과한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인공지능(AI) 기반의 CAD 프로그램 개발사인 캐디안은 이동통신 시스템 설계 및 구축 전용 툴인 RFCAD(Radio Frequency CAD)를 출시했다고 밝혔다. 무선 주파수(RF)와 관련하여 도면 설계를 효율적으로 할 수 있는 RFCAD는 이동통신 전문 공급기업인 케이네트웍스와 공동으로 개발되었다. RFCAD는 안테나 배치, 케이블 설계, 신호 손실 계산 등 RF 관련 요소를 정확하게 모델링할 수 있으며, 실시간으로 손실 값 등을 계산하는 등 이동통신 네트워크의 설계와 최적화를 위한 다양한 기능을 제공한다.     주요 기능으로는 ▲RF 네트워크 설계(기지국, 안테나, 중계기 등 RF 시스템의 구성 요소를 정확하게 배치하고 연결) ▲신호 손실 및 성능 분석(케이블 및 분배기에서 발생하는 손실을 자동으로 계산하고, 이 정보를 바탕으로 전송 손실 및 종단출력 자동 계산으로 신호 최적화) ▲계통도 및 블록도 자동 생성(이동통신 네트워크에 필요한 도면을 자동 생성 및 설계 변경을 즉시 업데이트) ▲자재 관리(케이블, 분배기, 안테나 등을 관리하고, 수량을 자동으로 계산하여 설계 및 시공에 필요한 자재 리스트를 제공하며, 자재 효율성 분석을 통해 비용 절감과 시공 효율을 극대화) ▲실시간 업데이트 및 협업 기능(공사 현장과 연동으로 실시간 도면 수정은 물론 다수의 팀원과 동시에 협업 가능) ▲3D 모델링 및 시뮬레이션(실제 환경에서의 RF 시스템 작동을 시뮬레이션할 수 있어, 예상되는 RF 성능을 사전 예측 및 최적화) ▲보고서 및 문서화(설계 과정에 적용된 데이터와 계산 결과가 보고서 형식으로 추출되므로 관련 부서 및 협력사와 문서의 원활한 공유 가능) 등이 있다. 오토캐드와 양방향으로 호환되며, 동일한 명령어와 단축키 사용 및 오토리스프(AutoLISP)를 지원하는 캐디안은 영구 라이선스와 네트워크 라이선스(복수형)로 제공되어 경제적인 범용 설계 프로그램이라는 점을 내세운다. 무료 체험을 위한 평가판 다운로드나 문의는 케이네트웍스 홈페이지에서 가능하다. RFCAD를 독점 공급하고 있는 케이네트웍스의 이창석 대표는 “SKT, KT, LG U+ 등 협력사에서 이동통신 시스템을 설계 및 구축할 때 이 CAD를 이용하면 통신 설계 시간 단축, 오류 최소화, 구축 비용 절감 등 약 10배 이상의 빠른 속도로 정확하고 효율적인 작업이 가능하다”면서, “오토캐드를 대체하는 DWG 기반의 국산 CAD인 캐디안을 기반으로 구동되므로, CAD 프로그램 도입 비용을 80% 이상 절감할 수 있다”고 소개했다.

파수가 차세대 데이터 보안 관리 설루션인 ‘Fasoo DSPM’을 출시했다. SaaS(서비스형 소프트웨어)로 제공되는 Fasoo DSPM은 멀티/하이브리드 클라우드 등에 흩어진 데이터의 보안 현황을 한 눈에 파악하고, 취약점에 대응하거나 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 지원한다. 멀티 및 하이브리드 클라우드 확산으로 데이터가 분산돼 관리 사각에 놓이는 문제가 심화됨에 따라, 전세계적으로 DSPM(Data Security Posture Management, 데이터 보안 태세 관리)은 차세대 데이터 관리 방안으로 주목받고 있다. 클라우드를 활용하거나 디지털 트랜스포메이션을 실현하는 모든 기업 및 기관은 클라우드 기반 애플리케이션과 스토리지에서 사용되는 데이터를 통합적으로 관리하기 위해 DSPM을 필수로 여기고 있다.     이번에 출시된 파수 DSPM은 다양한 클라우드 저장소 등에 산재한 데이터를 식별 및 분류하고 보안 현황을 시각화해 제공한다. 특히 관리되지 않는 다크/섀도 데이터를 포함해 개인정보 등을 자동 검출하고 분류할 수 있어 민감정보를 세밀하게 관리할 수 있다. 파수 DSPM은 간결한 메뉴 및 편의 기능을 포함한 직관적인 대시보드가 특징으로, 저장소별 위치와 개별 데이터의 암호화 상태, 노출 위험 현황 등을 한 화면에서 간편하게 확인할 수 있다. 개인정보보호법을 비롯 GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS와 같은 국내외 다양한 컴플라이언스 규정 준수 상태 등도 저장소 및 데이터 단위로 한 눈에 보여준다. 또한 저장소 보안 상태를 평가해 위험도 순위를 제공하며, 보안 요소별 필터를 통한 취약점 확인도 가능해 데이터 관리의 사각지대를 찾아 민첩하게 대응할 수 있다. 세부적인 정책 설정도 가능해 저장소 단위별로 정책을 설정할 수 있고, 접근 권한 단위의 일괄 정책 적용이나 컴플라이언스 규정별 검출 정책 설정도 지원한다. 이는 지역별 저장소를 운영하는 경우 해당 지역에서 요구하는 데이터 주권 요건을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. 이 외에도 중복 데이터를 식별 및 관리할 수 있어 클라우드 운영 비용을 절감하는 효과도 기대할 수 있다. 한편 파수 DSPM은 클라우드 선도 기업 메가존클라우드와 업무협약을 통해 향후 메가존클라우드의 서비스로도 제공될 예정이다. 파수의 조규곤 대표는 “대다수의 조직에 클라우드 활용이 보편화됐지만 데이터가 어디에 어떻게 존재하는지 파악조차 하지 못해 보안 위협이 급증하고 있다”며, “클라우드 환경에서의 데이터 관리에 있어 DSPM은 필수적”이라고 설명했다. 이어 조 대표는 “데이터 가시성을 제고하는 파수의 DSPM은 다양한 클라우드의 데이터 보안 현황 파악과 대응, 민감정보 관리, 컴플라이언스 준수 등 차세대 데이터 관리의 역량을 제공한다”고 말했다.

앤시스가 세계 최대 정보기술(IT)·전자 박람회 CES 2025에 참가해 차세대 모빌리티 기술 혁신을 위한 시뮬레이션 설루션을 선보인다고 밝혔다. 앤시스는 보다 안전하고 지능적이며 효율적인 차세대 모빌리티 구현을 가속화할 디지털 엔지니어링 설루션을 선보이기 위해 CES 2025에 참가한다. 앤시스는 자사의 포괄적인 설루션 라인업에 대한 혁신을 바탕으로 업계가 직면한 가장 시급한 과제를 해결하도록 지원하고 있다. 고객들은 앤시스의 시뮬레이션 설루션을 활용해 더 빠른 혁신과 생산성 향상을 실현, 물리적 프로토타이핑과 관련된 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다. 향상된 안정성과 새로운 기능에 대한 수요에 대응하기 위해 보다 복잡해지는 엔지니어링 설계에도 불구, 개발 주기를 단축해야 한다는 압박으로 인해 차량 개발에 대한 기존의 방식은 이러한 수요를 감당하기 어렵게 되었다. 앤시스의 설루션은 워크플로를 연결 및 자동화하고 설계 주기를 단축하며 신뢰 가능한 설계 검증을 통해 개발 비용을 절감하고, 혁신을 가속화할 수 있도록 돕는다. 자동차 기업들은 더 짧은 주기, 더 복잡한 설계에 대한 증가하는 요구로 인해 설계안 생성에 어려움을 겪고 있다. 앤시스의 설루션은 설계 탐색과 최적화의 기회를 증대시켜 정확도 저하 없이 개발 속도를 향상, 이러한 문제를 해결하도록 지원한다. 또한 앤시스의 개방형 에코시스템은 클라우드 컴퓨팅과 AI 강화 및 디지털 트윈에 적합한 연결된(connected) 워크플로를 지원한다.      앤시스 부스에서는 ▲최적화를 통한 개발 가속화를 지원하는 앤시스 심AI(Ansys SimAI), 앤시스 콘셉트EV(Ansys ConceptEV), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)와 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)를 비롯해 ▲커넥티드카 및 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 시뮬레이션 요구 사항을 충족하는 앤시스 퍼시브 EM(Ansys Perceive EM), 앤시스-코그나타-마이크로소프트의 협업에 기반한 센서 설계 테스트/검증 설루션 ▲수동, 능동 및 기능적 안전을 위한 설루션 등을 소개한다. 클라우드 기반의 생성형 AI 설루션인 앤시스 심AI는 엔비디아의 GPU를 활용해 물리 동작의 성능을 빠르게 그리고 쉽고 안정적으로 예측하도록 돕는 플랫폼이다. 유체역학, 열 및 전자기 성능, 구조변형 등을 포함한 애플리케이션에 대한 기존 시뮬레이션 결과를 사용해 학습할 수 있다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공되는 콘셉트EV는 전기차 파워트레인 시스템 개발을 가속화하고 교차 기능 팀이 소비자와 시장의 요구사항을 충족시킬 수 있도록 돕는다. 공학해석 설루션인 앤시스 디스커버리와 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 대규모 전산유체역학(CFD) 워크플로를 시각화 및 가속화하기 위한 실시간 컴퓨터 지원 엔지니어링 디지털 트윈을 제공한다. 앤시스 퍼시브 EM은 무선 주파수 채널 및 레이더 시그니처 시뮬레이션 소프트웨어로, 엔비디아와 결합해 가속화된 범 트레이싱 기반 전자기판 계산 솔버와 통합되어 전자기 계산을 빠르게 수행한다. 앤시스, 코그나타, 마이크로소프트는 제조업체와 공급업체가 웹 기반 플랫폼에서 인증된 센서 모델을 활용해 센서 설계를 테스트하고 검증할 수 있도록 지원한다. 또한, 앤시스의 설루션은 가상 프로토타이핑 및 안전 분석을 통해 차량 안전성 향상을 돕는다. 이는 사고 발생 시 탑승자의 안전을 보장하는 충돌 안전성, 사고를 방지하도록 돕는 능동 안전성 그리고 소프트웨어와 하드웨어가 의도한 대로 작동하는지 확인하는 기능적 안전성을 포괄한다. 이와 동시에 통합적인 워크플로를 통해 고객이 규제 요건을 충족할 수 있도록 지원한다.  앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “앤시스의 설루션은 고객들이 차세대 모빌리티의 편안함, 안전성 그리고 성능의 한계를 뛰어넘는 데에 기여하고 있다. 연결성을 강화하고 안전성을 보장하며, 개발을 가속화함으로써 앤시스는 모빌리티 혁신자들이 더 안전하고 효율적이면서 기술적으로 진일보한 차량을 만들 수 있도록 지원한다”면서, “앤시스와 함께한다면 기업들은 시장의 요구에 유연하게 적응하고 고객의 니즈를 신속하게 해결할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7)   이번 호에서는 다물체 동역학 해석(MBS) 소프트웨어인 심팩(Simpack)의 전반적인 기능과 성능 및 주요 적용 분야를 소개하고자 한다.  심팩은 이미 일본/미국/유럽과 같은 선진국 및 전 세계적으로 자동차, 철도, 풍력 등 핵심 산업에서 널리 사용되고 있으며, 국내에서도 점차 도입되면서 다물체 동역학계를 선도하려는 움직임을 보이고 있다. 심팩은 기존의 다물체 동역학 해석 프로그램이 수행할 수 없었던 복잡한 시스템에 대한 접근성을 높이고, 개념 설계부터 최종 제품까지 일관된 해석을 제공함으로써 비용 절감, 성능 예측, 제품 성능 향상 등의 다양한 가치를 제공할 수 있게 되었다.    ■ 임상혁 다쏘시스템코리아 시뮬리아 브랜드팀에서 다물체 동역학 해석 기술을 담당하고 있는 인더스트리 프로세스 컨설턴트이다. 한국항공대학교 학사와 석사 과정을 마쳤다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   다물체 동역학 해석(MBS : Multi-body Simulation)이란 자동차, 철도, 풍력 터빈 등 기계 시스템의 거동 및 하중을 구현, 예측 및 최적화하는데 사용하는 해석을 말한다. 보통 하나의 시스템은 여러 개의 단품으로 이루어지는데, 각각의 단품은 시스템의 일부가 될 때 단품 자체일 때와는 다른 거동 및 다양한 하중을 받는다. 전체 시스템의 거동 및 하중을 예측하기 위해서, 그리고 각 단품에 작용하는 하중을 예측하고 이를 최소화하기 위해서 시스템 전체에 대한 해석은 반드시 필요하다. 심팩은 1987년도에 독일 우주항공센터(DLR)와 MAN Technology에 의해 처음 개발이 시작되어 1993년도에 상용화를 개시하였다. 이후로 BMW, 다임러, JLR, 지멘스, 알스톰, 베스타스 등 자동차, 레일, 풍력 터빈 산업 관련 기업에 의해 선택을 받아왔으며 2014년도에 다쏘시스템의 일원이 되었다.   그림 1   심팩의 특징 실시간 시뮬레이션 심팩의 가장 큰 특징은 실시간(real-time) 시뮬레이션 능력이 탁월하며, 고유의 빠르고 강인한 솔버로 인해 경쟁 제품이 따라올 수 없을 정도의 실시간 시뮬레이션 수행 능력을 보여준다는 것이다. 심팩은 기존의 많은 제품들이 사용하는 사전 정의된(predefined) 템플릿 모델 방식이 아닌 3D로 구현된 상세 모델을 그대로 사용한다. 따라서, 실시간 구현을 위한 선형화와 같은 별도의 모델 단순화가 불필요하다. 실시간 시뮬레이션에는 유연체를 포함한 고주파 및 고자유도 모델도 사용 가능하며, 비선형 또는 주파수에 의존하는 부싱(bushing)이나 고무 마운트까지도 별도의 선형화와 같은 단순화 없이 사용이 가능하다. 이는 단순화 작업 시간을 줄여줄뿐만 아니라, 시뮬레이션 모델 검증 시 흔히 발생하는 모델 변수 외의 다른 경우의 수를 줄여주어 모델 검증을 용이하게 해 준다. 또한, 단순한 해석부터 전혀 다른 성격의 해석, 그리고 복잡한 해석까지 동일한 단일 모델을 이용하여 해석할 수 있게 되어 결과의 일관성을 보장한다.    그림 2    NVH 해석 심팩은 상세 드라이브트레인 모델링(기어, 베어링, 샤프트 등) 요소를 바탕으로 구동 시스템의 내부에서 발생하는 가진력 해석을 수행할 수 있다. 이와 더불어 고주파 영역에서의 정확한 해석이 가능한 솔버 및 다양한 라이브러리로 제공되는 분석 기법(주파수 분석, Campbell diagram 등)을 바탕으로 NVH 해석이 가능하다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

파수가 플래그십 데이터 보안 설루션인 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠(FED)’의 새 버전을 출시했다. 새로운 FED는 문서가 로컬과 클라우드 환경 그 어디에 있든, 철저한 보호와 일원화된 정책 관리가 가능하다. 또한 로컬 DRM 문서도 손쉽게 클라우드 AI 서비스에 활용할 수 있게 됐다. FED는 파일의 생성부터 폐기까지 전 과정에 걸친 지속적인 암호화를 적용하는 설루션이다. 설정된 권한에 따라 열람, 편집, 인쇄 등을 제한하며, 파일 사용내역 및 이력을 제공해 문서의 생성부터 폐기까지 모든 과정을 추적, 관리할 수 있다. 파수는 클라우드 확대에 발맞춰 차세대 FED를 통해 문서 환경과 애플리케이션, OS 등에 제한 없이 데이터를 안전하게 관리하도록 지원한다고 소개했다.     새로운 FED는 클라우드 보안 정책을 통합 관리할 수 있는 기능을 제공해, 로컬과 클라우드에서 일원화된 보안 관리가 가능하다. 사용 로그 또한 통합 제공해 문서 사용 내역을 직관적으로 모니터링할 수 있다. DRM으로 암호화된 문서는 간편하게 로컬과 클라우드를 오가며 정책과 보안을 유지한다. 예를 들어 FED와 마이크로소프트 M365의 보안 기능(MIP)을 함께 사용할 경우, 로컬의 DRM 파일은 클라우드 환경에서 M365 보안 파일로 자동 변환된다. 이때 민감한 정보가 포함된 문서나 기밀 문서는 클라우드 문서로 변환되지 않고 DRM 문서로 유지되는 등, 세부적인 정책 설정으로 보안 수준을 높일 수 있다. 이러한 FED의 클라우드 연동 기능은 DRM 문서의 AI 서비스 활용도 가능하게 한다. 로컬의 DRM 문서를 M365 문서로 자동 변환해, 손쉽게 MS 코파일럿(Copilot)에 활용하는 등의 방법으로 조직의 AI 역량을 강화할 수 있다. 차세대 FED는 클라우드 보안 기능만 사용하는 조직에 발생되는 보안 사각지대를 최소화할 수 있다. 실제 업무 환경에서는 클라우드 문서를 로컬에 다운받아 사용하는 사례가 빈번한데, 이때 기본적인 열람이나 편집, 인쇄 제어는 물론, 화면 캡처 통제, 클립보드 암호화, 워터마크 인쇄, 보안등급 변경, 반출 결재 등 FED의 세부적인 권한 제어 기능을 적용해 보안성을 높일 수 있다. 또한 클라우드 보안을 적용하지 못하던 도면(CAD) 파일이나 PDF, 이미지, 한글 파일(HWP) 등에 DRM을 적용할 수 있어 지적재산권(IP) 등의 중요 데이터를 안전하게 보호하며, 맥 환경도 지원한다. 신규 FED는 현재 M365와 연동이 가능하며, 향후 순차적으로 구글 드라이브와 AWS로 지원을 확대해 나갈 예정이다. 파수의 조규곤 대표는 “로컬과 클라우드을 함께 쓰는 업무 환경이 보편화되고 있지만 대부분 이를 아우르는 보안을 갖추지 못해 보안 사각이 생기거나 문서 사용∙관리에 큰 불편함을 겪고 있다”며, “로컬과 클라우드의 통합적인 보안 관리를 지원하는 새로운 FED는 데이터가 어떤 환경에서든 어떤 형태든 안전하게 보호해 제로트러스트 데이터 보안을 실현할 수 있다”고 말했다.

DJI가 새로운 ‘DJI 고글 N3(DJI Goggles N3)’ 제품을 출시하면서, 드론 파일럿의 시각에서 높은 몰입감의 비행 경험을 제공하는 제품군을 확장했다. DJI 고글 N3는 신제품 DJI 니오(DJI Neo) 및 DJI 아바타 2(DJI Avata 2)와 호환되며, 드론 파일럿은 합리적인 가격에 스릴 넘치고 몰입도 높은 비행을 경험할 수 있다. DJI RC 모션 3(DJI RC Motion 3)를 사용해 손목을 움직이거나 머리를 기울이면 사용자는 드론으로 360° 플립과 롤, 180° 측면 드리프트, 원탭 파워 루프(아바타 2 사용 시)와 같은 아크로바틱 비행을 손쉽게 할 수 있으며, 이를 통해 시각적으로 매력적이고 시네마틱한 영상을 촬영하고 드론과 파일럿 간 매끄러운 시너지를 발휘할 수 있다. DJI 고글 N3는 넉넉한 내부 공간을 제공해 안경을 착용한 파일럿도 별도의 시력 교정을 위한 디옵터 조정이나 렌즈 설치 없이 편리하게 비행할 수 있다. 고글의 헤드밴드와 배터리를 하나로 통합한 디자인으로 무게 균형을 유지하며 가볍고 편안한 착용감을 제공한다. 풀 HD 1080p 스크린을 탑재해 54°의 화각(FOV)으로 몰입감 있는 시각 경험을 제공한다. 또한 온도와 습도 변화가 큰 환경에서도 새로운 원탭 김서림 제거 기능을 통해 내부 팬이 공기를 순환해 김서림을 제거하며, 파일럿은 또렷하고 선명한 뷰를 유지할 수 있다.     이 제품은 DJI의 고글 2와 동일한 안테나 설계로 O4 디지털 동영상 전송 시스템을 적용해 높은 간섭 저항 성능을 제공한다. 1080p/60fps 라이브 피드와 평균 31ms의 초저지연율 및 최대 13km의 전송 범위를 자랑하는 이 시스템은 안정적이고 거의 실시간에 가까운 비행 뷰를 유지한다. 또한 환경에 따라 2.4GHz와 5.8GHz 주파수 대역 간 최적의 주파수를 자동으로 선택해 빠른 속도로 비행할 때도 매끄러운 라이브 뷰를 제공한다. DJI 고글 N3는 손쉬운 사용을 돕는 여러 새로운 기능을 공개했다. 특히, DJI RC 모션 3와 페어링하면 이륙 전이나 제동/호버링 중에 증강 현실(AR) 커서로 고글 스크린에서 기능 활성화 및 카메라 설정을 조정할 수 있다. USB-C 케이블을 사용해 DJI 고글 N3를 스마트폰에 연결하면 DJI 플라이(DJI Fly) 앱을 통해 스마트폰 화면에 부차적인 라이브 피드를 표시할 수 있어, 모두가 마치 비행하는 듯한 느낌을 받을 수 있다. 완전히 충전한 경우 DJI 고글 N3는 최대 약 3시간 가까이 지속 사용할 수 있어 파일럿이 더 오래 비행하고 창작 활동을 할 수 있다.   DJI 고글 N3의 소비자 권장가는 29만 8000원이며, DJI 니오 모션 플라이 모어 콤보 구성품은 DJI 니오, 고글 N3, RC 모션 3, 배터리 3개, 충전 허브 1개이며, 가격은 67만 8000원이다. 두 제품 모두 11월 말부터 DJI 스토어 하이마트 및 기타 공인 판매처를 통해 구매할 수 있다. DJI의 페르디난드 울프(Ferdinand Wolf) 크리에이티브 디렉터는 “DJI는 파일럿의 편안한 사용 경험과 파일럿들이 비행 경험을 친구나 가족과 공유할 수 있는 창의적인 방법 및 FPV(1인칭 시점) 제품을 활용한 비행 경험을 발전시킬 수 있도록 계속 노력하고 있다”면서, “DJI 고글 N3는 사용자가 집 안 거실에서 비행기 조정석에 앉은 기분을 느낄 수 있게 하는 동시에 플립, 드리프트와 같은 기술을 편안하게 경험할 수 있는 기회를 제공한다. DJI 고글 N3와 함께 이전에는 경험하지 못한 완전 새로운 방식의 하늘 비행을 경험할 수 있을 것”이라고 전했다.