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MS-한국폴리텍대학 부산캠퍼스, 클라우드 AI 경진대회 진행

마이크로소프트와 한국폴리텍대학 부산캠퍼스는 7월 4일 고교생과 대학생을 대상으로 한 해커톤 행사인 '마이크로소프트 클라우드 AI 경진대회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 경진대회는 ‘AI Express 부산’ 사업의 일환으로 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 주도로 진행됐다. ‘AI Express 부산’은 한국폴리텍대학과 마이크로소프트가 지역 기술 격차를 해소하고자 2023년 9월부터 한국폴리텍대학을 중심으로 마이크로소프트 클라우드 AI 기술을 전파하기 위한 교육 지원사업으로 특히 부산 지역을 중심으로 진행되었다. 이 사업은 부산 지역의 특성화고등학교를 대상으로 한 교사 연수 및 학생 교육, 한국폴리텍대학 부산캠퍼스에는 마이크로소프트 클라우드 AI 정규과정 및 특강을 개설해 AI 교육의 저변을 확대하기 위한 것이다. 이번 해커톤 행사에는 부산기계공고, 부산소프트웨어마이스터고와 부산진여상 등 부산지역 특성화고를 대표하는 학교들과 한국폴리텍대학 학생들이 참가, 마이크로소프트 애저(Azure) 클라우드에 있는 도구를 사용해 다양한 개체 감지와 이미지 분류 AI 모델을 만들어 발표하는 식으로 진행됐다. 대회에 참여한 학생들은 마이크로소프트 클라우드 AI 교육을 받은 후에 팀을 구성해 출전했다. 교육 과정에서 학생들은 인공지능 설계자로서 가져야 할 윤리에 대해서 학습했고 클라우드에 대한 체험을 했다. 학생들은 경진대회 참가를 위해 5인 내외의 팀을 결성, 팀워크를 발휘하고 서로 아이디어를 공유해 주변 생활에서 활용할 수 있는 실용적인 모델을 구현하는 기회를 가졌다. 해커톤은 학생들이 직접 발표하고 서로 질의응답을 받는 형식으로 진행되었으며, 마이크로소프트의 인공지능 6대 원칙을 반영해 개발자로서 반드시 지켜야 할 윤리 적용 여부, 창의적 문제 해결성 및 실현 가능성을 위주로 심사가 이뤄졌다. 경진대회 결과 학교 매점의 결제 시스템에 사용할 수 있는 물품 인식 모델을 제시한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀이 대상을 수상했다. 이 외에도 애완견의 품종을 식별하는 AI 모델, 분리수거 물품 식별기, 헬멧 감지기, 화재감지 및 대피방향 안내 모델, 장애인을 위한 바코드 인식기, 멸종위기종 개체감지 모델 등 다양한 모델이 출품되었다. 특히 부산기계공고에서는 AI기술을 기계 분야에 적용하기 위해 개체감지 모델을 이미 학교에서 학습했던 아두이노와 OCR기술과 연계하여 적용해 내는 완성물을 선보이기도 했다. 대상을 차지한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀의 강시우 학생은 “마이크로소프트 애저의 커스텀비전을 사용하여 AI를 학습하였는데 기존의 텐서플로우와 같은 코딩을 사용하는 것보다 쉽게 구현되고 실생활에서 느꼈던 불편한 점을 AI 모델을 사용해 클라우드 기술을 적용했다”고 말했다. 이번 해커톤 대회를 참관한 각 학교 선생님들은 이번 대회에 참여한 모든 학생들이 팀을 이루어 밤낮을 가리지 않고 열심히 모델을 만드는 과정을 보면서 이러한 교육이 학교 교육에도 정착되기를 바란다는 의지를 밝혔다. 특히 이번 경진대회 개최를 주도한 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 학과장 김강현교수는 “클라우드 AI 저변 확대를 위한 교육지원사업 및 경진대회를 공동으로 주최하여 준 마이크로소프트에 감사를 드리며 향후 학생뿐만 아니라 신중년 및 재직자 등 다양한 사람들에게 클라우드 AI 교육 기회가 제공되기를 바란다”고 밝혔다.

작성일 : 2024-07-16

AWS, 생성형 AI로 엔터프라이즈 앱 개발 돕는 ‘AWS 앱 스튜디오’ 출시

작성일 : 2024-07-12

GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해

작성일 : 2024-07-04

유니티 6 프리뷰 : 게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화

작성일 : 2024-07-03

[포커스] 지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신”

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장 포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다. 자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다. ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로 자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-07-03

[칼럼] PLM과 챗GPT의 활용 방안

현장에서 얻은 것 No.17 “LLM 공부해야 소용없어… 대신 차세대 AI에 집중해야” - 얀 르쿤(메타 AI 수석과학자) 페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다. 이번 호의 내용은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연의 중요함도 느꼈다. 그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다. 그리고 나의 여정을 두 단어로는 ‘리더십’과 ‘인플루언서’로 정했다. 챗GPT에게 PLM에 대해 묻다 2023년 4월호 칼럼으로 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’에 대해 썼다. 그리고 1년이 흐른 지금 다시 한번 챗GPT(ChatGPT)에게 길을 물었다. 1년 전인 2023년 3월에는 챗GPT의 버전이 3.5였고, 2024년 6월는 챗GPT 4o가 등장했다. 2023년 3월 당시에는 “AI가 아니라 AI를 쓰는 기업이 기업을 대체할 것”이라는 말이 유행했다. 1년이 흐른 지금… 통하는 기업이 있고, 여전히 AI가 어떤 결과를 낳을지 오리무중인 기업도 있다. 그동안 큰 변화는 글로벌 관심거리로 학습과 진보 속에서 ‘두려움’이 많이 사라졌다. 또한, 현실적인 장벽이 많이 있다는 것도 드러났다. 1년 전에 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’을 물었을 때 상당히 혁신적이었다. 마치 뭔가 큰일을 낼 것 같이 희망에 찬 답변이었다. 1년이 흐른 지금 같은 질문을 던졌더니, 그때보다는 상당히 현실적인 답변을 내 놓는다. 다음에서 챗GPT와의 대화 내용의 결과를 정리한 리포트 형식으로 풀어가겠다. “인공지능은 실험실 조수, 최종 결정은 인간이 해야” - 데미스 허사비스(구글 딥마인드 CEO) PLM과 챗GPT의 활용 방안 - 프롬프트와 진단 주요 산업군 및 목표를 정했다. 주요 산업군은 자동차, 항공산업, 전기 전자 산업, 의료기기로 한정했다. 독자는 경영진, 임원, 마케팅 담당자로 정했다. 리포트의 주요 목표는 기업에 효과적인 PLM과 챗GPT 활용 방안을 제시하는 것으로, 이에 맞춰 프롬프트를 작성했다. 먼저, 챗GPT는 PLM의 주요 문제점에 대해서 다음과 같이 요약해 주었다. “PLM 시스템은 복잡한 제품 개발 과정에서 다양한 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제점들은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 복잡한 프로젝트 관리는 다양한 팀과 부서 간의 협업을 필요로 하며, 실시간 상태 업데이트와 정보 공유가 어렵습니다. ■ 데이터 정합성 : 다양한 부서와 시스템에서 데이터를 관리하다 보면 데이터의 일관성을 유지하는 데 어려움이 있습니다. ■ BOM 관리 : 제품의 BOM(Bill of Materials) 데이터를 정확하게 관리하는 것은 중요하지만, 잘못된 데이터는 생산 오류를 유발합니다. ■ 품질 관리 : 품질 검사와 문제 해결에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 제품 설계 : 설계 변경 요청이 빈번하게 발생하며, 이를 관리하기 어렵습니다. ■ 상품 기획 : 시장 트렌드를 정확히 예측하고 고객의 요구를 반영하기 어렵습니다. ■ 공급망 관리 : 공급망의 복잡성으로 인해 지연과 비용 증가가 발생합니다. ■ 고객 서비스 : 고객 문의와 지원 요청을 효율적으로 처리하기 어렵습니다. ■ 교육 및 훈련 : 직원 교육과 훈련에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 사양 관리 : 제품 사양의 관리 및 업데이트 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ■ 디지털 제조 : 제조 과정의 디지털화와 스마트 제조 시스템 구현이 어렵습니다. ■ 데이터 보안 : PLM 시스템은 많은 기밀 데이터를 포함하고 있어 데이터 유출의 위험이 큽니다.” 각 문제에 대한 해결 방안 “PLM의 각 문제점에 대해 챗GPT를 활용한 해결 방안은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 챗GPT를 통한 실시간 상태 업데이트, 자동 보고서 생성, 팀 간 의사소통 지원 ■ 데이터 정합성 : 챗GPT를 활용하여 데이터 입력 및 검증 자동화, 오류 감지 및 수정 제안 ■ BOM 관리 : 챗GPT를 통해 BOM 데이터의 정확성과 일관성을 유지하여 생산 오류를 줄임 ■ 품질 관리 : 챗GPT를 통해 품질 문제의 원인 분석, 해결책 제안, 품질 검사 자동화 지원 ■ 제품 설계 : 챗GPT를 사용하여 설계 변경 제안 및 피드백 수집, 팀 간 협업 지원 ■ 상품 기획 : 챗GPT를 통해 시장 트렌드 분석, 고객 피드백 수집 및 분석, 제품 기획 아이디어 제안 ■ 공급망 관리 : 챗GPT를 사용하여 공급망 데이터 분석, 공급업체와의 실시간 커뮤니케이션 지원, 문제 발생 시 빠른 대응 방안 제안 ■ 고객 서비스 : 챗GPT를 활용한 자동화된 고객 응대, 자주 묻는 질문(FAQ) 자동 응답, 고객 피드백 수집 및 분석 ■ 교육 및 훈련 : 챗GPT를 통한 맞춤형 교육 자료 제공, 훈련 프로그램 관리, 실시간 질문 응답 시스템 구축 ■ 사양 관리 : 챗GPT를 사용하여 사양 데이터의 자동 검증 및 업데이트, 사양 변경 내역 관리, 사양 관련 질문에 대한 실시간 응답 제공 ■ 디지털 제조 : 챗GPT를 활용하여 제조 데이터 분석, 예측 유지보수 시스템 구축, 제조 과정 최적화 및 문제 해결 지원 ■ 데이터 보안 : 챗GPT를 통해 데이터 보안 시스템 강화, 실시간 보안 모니터링, 보안 위협에 대한 빠른 대응 방안 마련” PLM 데이터 학습 방안 “PLM 데이터는 폐쇄적이고 기밀 정보가 많기 때문에 챗GPT가 직접적으로 학습하는 것은 어렵습니다. 그러나 다음과 같은 방안을 통해 챗GPT가 PLM 데이터를 활용할 수 있습니다. ■ 프록시 데이터 사용 : 익명화된 데이터로 학습하여 민감한 정보를 보호합니다. ■ API 기반 접근 : API를 통해 실시간으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다. ■ 데이터 마스킹 및 샘플링 : 민감 정보를 제거한 샘플 데이터를 사용하여 학습합니다. ■ 온프레미스 학습 시스템 : 기업 내부에 AI 학습 시스템을 구축하여 폐쇄된 환경에서 안전하게 학습합니다. ■ 주기적인 데이터 피드백 루프 : 정기적으로 업데이트된 데이터를 반영하여 학습합니다.” 결론 “챗GPT는 PLM 시스템의 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 정확하게 관리하고 실시간으로 분석하며, 효율적인 의사소통을 지원함으로써 PLM 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터를 안전하게 관리하고, AI 모델의 정확성을 유지하기 위해 적절한 학습 방법과 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 챗GPT를 통해 PLM 시스템의 문제를 해결하고, 더 나은 제품 개발과 관리를 실현할 수 있을 것입니다.” PLM의 핫 이슈는 정합성과 정보의 공개 시행착오에서 해답을 찾을 수 있으리라 생각한다. 갈 길은 정해졌다. PLM의 가장 큰 이슈는 정합성과 정보의 공개이다. 왜냐면 사람이 운영하기 때문에, PLM의 복잡성 그리고 추적성을 고려하면 사용자들이 체계적으로 잘 사용해야 가능하다. 챗GPT가 해 줄 일은 자명하다. 고자질을 잘 할 것 같다. 누가 어떤 것에 에러를 범했다. 설계 데이터, BOM 오류, 결재를 미룬 사람 등 기업 업무의 불편한 진실을 챗GPT와 같은 생성형 AI가 내부고발자 역할을 하지 않을까 생각된다. 즉, 생성형 AI는 나를 도와주는 비서일 뿐만 아니라 감시자 역할도 할 수 있을 거라 예상된다. 두려움의 대상이라고 생각해도 나쁘지 않다. 시스템으로 의도하지 않은 업무상 오류를 바로잡을 수 있는 절호의 기회이기 때문이다. 기업 내부의 이슈로는 부서간, 개인간의 이해관계가 있다. 각자 자기 일을 잘 하게 되면 무슨 문제가 있으랴. ▲ PLM과 챗GPT의 활용방안(Map by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.) ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그) ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-07-03

[포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장 ▲ 한국CDE학회 유병현 회장, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장 한국CDE학회 유병현 회장은 격려사를 통해 “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스는 국내 PLM 분야의 성공 사례를 공유하면서 제조업계의 경쟁력을 높이는 마중물 역할을 해왔다. 특히, 올해는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’로 명칭을 변경하고 제조업계의 화두인 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI의 도입을 통해서 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다”고 전했다. 그리고 “생성형 AI와 소프트웨어 주도의 변화는 제조업계를 한 단계 도약시키는 큰 기여를 하게 될 것이며, 이러한 변화는 우리가 미래를 준비하는데 필수적인 요소가 될 것”이라면서, “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스를 공동 주최하면서 함께 성장해 온 한국CDE학회는 CAD/CAM부터 인공지능과 디지털 전환, 생성형 AI에 이르기까지 다양한 기술의 융합을 통해서 디지털 혁신을 선도하고자 한다”고 덧붙였다. ▲ 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원) 이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다. ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1) AI가 가져 올 제조산업의 새로운 가치 행사 둘째 날인 6월 14일에는 SK경영경제연구소의 김지현 부사장이 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’이라는 주제의 기조연설을 통해 “챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 제조 공정의 혁신을 가져다 줄 수 있으며, 각종 디지털 디바이스가 생성형 AI와 결합될 때 새로운 고객 가치와 사용자 경험을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 기존에도 빅데이터나 AI 기술을 접목한 로봇은 존재했다. 하지만 생성형 AI의 차이점은 LLM(대규모 언어 모델)으로 사람의 말을 이해해 대화가 가능하고, LMM(대규모 멀티 모달 모델)을 통해 주변 상황을 인지할 수 있다는 것이다. 김지현 부사장은 “사람처럼 눈과 귀가 달려서 상황의 변화를 인식하고 사람의 말을 명확하게 이해해서 이를 기반으로 공장에서 작동하는 로봇이 향후 몇 년 사이에 확산된다면 제조 공정의 혁신을 더욱 가속화할 것”이라고 전망했다. 이런 제조 공정 혁신과 함께 디바이스 즉 하드웨어의 변화도 본격화될 것으로 보인다. 기존의 하드웨어가 AI를 품으면서, 이를 기반으로 하드웨어의 성능과 기능이 더욱 향상된다는 것이다. 김지현 부사장은 “AI 칩과 SLM(소형 언어 모델)이 내장된 디바이스는 더욱 다양한 사용자 경험과 편의, 새로운 가치를 제공한다. 하드웨어를 만드는 제조업체로서는 새로운 기술 혁신과 제품 혁신의 기회를 얻는다는 부분에 주목할 필요가 있다”고 말했다. 또한, 김지현 부사장은 “지난 30년간의 디지털 전환에서 아날로그와 디지털이 따로 놀았다면 앞으로의 디지털 전환은 디지털에서 구현된 것이 아날로그에서도 구현되고, 아날로그에서 반영된 것이 디지털로도 구현되면서 양쪽이 긴밀하게 결합되는 세상으로 바뀌고 있다”고 짚으면서, “제조업의 향후 과제는 공장을 어떻게 디지털 트윈이나 스마트 팩토리로 만들 것인가, 그리고 AI를 활용을 해서 어떻게 제품을 온디바이스 AI화할 것인가가 되었다고 본다”고 전했다. ▲ SK경영경제연구소 김지현 부사장 비전 AI 분야의 발전과 전망 소개 씨이랩의 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 기조연설에서 비전 AI의 현재와 미래, 그리고 제조 물류 분야에서 비전 AI 모델의 활용 방안에 대해 소개했다. 비전 AI(vision AI)는 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하는 부분에 관한 인공지능 분야이다. 비전 AI의 발전은 하드웨어, 빅데이터 알고리즘, 딥러닝 기술과 같이 진보했으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이문규 책임리더는 “비전 AI 시장은 연평균 21.5% 성장하고 있으며, 시장 규모는 457억 달러에 이를 것으로 추산된다. 비전 AI의 성장은 심층 학습, 딥페이크를 생성하는 대립 네트워크, 컴퓨터 비전의 자연어 처리 등의 기술 발전에 영향을 받고 있으며, 멀티 모달 AI 기술의 발전으로 새로운 응용 서비스가 꾸준히 나오고 있다”고 소개했다. 비전 AI 분야에서는 방대한 데이터셋, 광대규모의 데이터셋, 광범위한 데이터에 대한 증강, 모델 성능을 최적화하기 위한 훈련 체계 등의 기술이 꾸준히 발전하고 있다. 그리고, 대형 비전 모델의 발전은 이미지 객체의 탐지 및 인식뿐 아니라 복잡함 이미지를 인간 수준으로 이해할 수 있도록 가능성의 경계를 넓히는 도전을 하고 있다. 이런 기술 발전은 물류, 제조, 자율주행, 의료 이미지 분석, 감시 시스템 등 다양한 산업 분야로 비전 AI의 확장을 뒷받침하는 추세이다. 이문규 책임리더는 “씨이랩은 영상 분석을 전문으로 하는 회사로, AI 모델의 학습/추론 영역에서 GPU를 효율적으로 활용 및 관리하는 기술, 소량 또는 얻기 어려운 데이터에서 학습 데이터를 생성하는 기술을 활용해 비전 AI 모델을 만들고 실시간 영상 분석으로 인사이트를 만드는 연구에 집중하고 있다”고 소개했다. ▲ 씨이랩 이문규 책임리더 디지털 트윈부터 AI까지 기술 활용 방안 짚다 아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’이라는 주제로 발표를 진행했다. 많은 기업이 한 가지의 CAD만 갖고 있는 것이 아니라 멀티 CAD를 기반으로 하고 있다. 이는 제품 설계, 금형 설계, 해석, 가공 시뮬레이션 등 각 부서에서 사용하는 툴이 다양하기 때문이다. 그리고 OEM과 다른 CAD 환경을 구축한 경우도 있다. 윤정두 차장은 “이런 멀티 CAD 환경에서 3D 데이터를 잘 활용하기 위해서는 일방적인 변환이 아니라 각 부서에 맞게 데이터를 최적화할 필요가 있다. 이를 위해서는 중립 포맷 대신 이기종 CAD 환경에 맞춰 설계 의도와 의미를 유지할 수 있도록 데이터를 변환해야 한다. 또한 3D 데이터를 작성하는 과정에서 생길 수 있는 에러를 효과적으로 해결해서 품질을 확보하면 다운스트림 공정에서 데이터를 더욱 잘 활용할 수 있다”면서, 데이터 준비 및 최적화 작업의 시간 소모를 줄일 수 있는 툴이 중요하다고 설명했다. 또한 데이터 품질 체크, 자동 데이터 힐링 및 최적화, 속성 및 PMI 정보의 변환, 데이터 비교 리포트 작성 등 데이터 변환 툴에 필요한 핵심 기능을 소개했다. ▲ 아이지피넷 윤정두 차장 다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’에 대해 발표했다. 경쟁력 있는 제품을 만들기 위한 비용 절감뿐 아니라 새로운 소비자 경험을 제공하기 위한 혁신에 대한 요구가 늘면서, 제품 개발 환경의 어려움이 커지는 상황이다. 여기에 더해 최근에는 제품 개발에서 AI 적용에 대한 요구가 강화되고 있다. 기업이 제품을 개발할 때 AI 기술을 어떻게 적용할 것인지가 제품 개발의 새로운 이슈가 된 것이다. 정유선 대표는 “기업이 제품을 개발할 때 AI를 적용하기 위해서는 학습 모델이 필요하고, AI학습을 위한 양질의 데이터셋을 수집해야 한다”면서, “AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 확보하기 위해 제품 개발 과정의 모든 데이터가 원활하게 연결되는 데이터 기반의 업무 환경을 조성하는 것이 중요해질 것으로 보인다”고 전했다. 다쏘시스템은 설계부터 검증/해석, 생산, 판매 이후 서비스 단계까지 모든 데이터를 연속성 있게 연결하는 플랫폼을 내세우고 있다. 정유선 대표는 “플랫폼 기반으로 협업을 하면 모든 데이터가 연결 구조를 갖기 때문에, 이슈를 빠르게 추적 및 조치할 수 있고 재사용도 쉬워진다. 결과적으로 개발 기간을 줄일뿐 아니라 인력이나 비용도 최소화할 수 있는 것이 장점”이라고 소개했다. ▲ 다쏘시스템코리아 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표 스노우플레이크의 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로 발표를 진행했다. 공급망 관리의 복잡성과 예측이 어려운 글로벌 환경 변화 등이 기업의 비즈니스 과제로 여겨지면서, 많은 기업이 이에 대응하기 위해 디지털 전환 및 디지털 트윈을 통한 기술 혁신을 추진하고 있다. 하지만, 이를 위한 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 외부 데이터를 받아오는 데에 많은 비용이 드는 등의 어려움도 커졌다. 박경호 영업대표는 “새로운 데이터 원본을 통합하는 데에는 시간이 걸리고, 하드웨어와 소프트웨어를 갖추기 위해서는 대규모의 투자가 필요하다. 변화에 대응하기 어려운 레거시 파이프라인을 관리 및 유지하는 데에도 꾸준히 비용이 발생한다”고 짚었다. 또한 “스노우플레이크는 이러한 제조기업의 변화에 맞춰 유기적인 데이터 연계를 통해 제조 프로세스의 문제를 해결할 수 있는 시스템을 제공한다. 이를 통해 전반적인 프로세스 데이터를 관리하면서, 변화하는 제조업의 환경에 알맞게 데이터를 관리할 수 있다”고 전했다. ▲ 스노우플레이크 박경호 영업대표 팀솔루션의 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’에 대해 발표했다. 제조산업 및 엔지니어링 분야에서 디지털 트윈은 효율을 높이는 혁신적인 도구로 여겨지고 있으며, 이를 통해 기업은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 하지만, 기존의 수많은 3D CAD 모델을 디지털 트윈으로 변환하는 과정에서 많은 수작업과 개별 프로그래밍이 필요하기 때문에 비효율이 존재한다. 서경진 상무는 “3D 기반의 플랫폼에서 엔지니어링 및 제조 정보를 취합하고 활용 목적에 맞게 가공 및 전달하는 디지털 트윈을 가장 빠르게 구축하는 방법은 3D 캐드를 활용하는 것”이라면서, “이를 위해 3D 데이터를 경량화하고 묶어서 빠르게 사용자에게 보여주는 체계를 구축하는 것이 필요하다”고 짚었다. 또한, “경량화된 3D 데이터는 3D 엔진에서 가볍게 활용할 수 있도록 프레임을 높였으며, 웹과 VR/MR/XR 등 다양한 형태로 제공될 수 있다”고 덧붙였다. ▲ 팀솔루션 서경진 상무 연세대학교의 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법’에 대해 발표했다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 특정한 단어가 주어졌을 때 그 다음에 어떤 단어가 올 것인지를 예측하도록 학습된 모델이다. 이런 특성으로 번역을 하거나 이미지를 이해할 수 있지만, 정확한 답변을 요구하는 엔지니어링 영역에서도 이 언어 모델을 활용할 수 있을지에 대한 의문도 있다. 송경우 교수는 전문 용어가 많은 IT 개발 문서를 기반으로 GPT-4의 답변 테스트 내용을 소개하면서, “단순히 문서 내용을 기반으로 한 답변은 정확하지 않았지만, 여러 단계로 순차적인 질문을 할 때 답변의 신뢰도가 높아지는 알고리즘을 찾을 수 있었다”고 소개했다. 제조 엔지니어링이 특화된 언어 모델을 만들기 위해서 데이터 구축을 진행 중이라고 전한 송경우 교수는 “특정 작업에서 성능을 발휘할 수 있는 언어 모델을 만드는 데에는 생각보다 비용이 들지 않을 것으로 생각한다. 관건은 학습 데이터를 구축하는 것”이라고 전했다. ▲ 연세대학교 송경우 교수 한편, 5월 30일에는 엘타워에서 PLM/DX 베스트 프랙티스 VIP 간담회가 개최되었다. 이날 간담회에는 PLM/DX 업계를 리드하는 업계 관계자들이 참석, PLM 기술의 발전과 현재 상황, 그리고 발전을 위한 협력과 지원 방안에 대해 논의하는 자리를 가졌다. 기업의 핵심 요소인 PLM은 DX, AI와 결합하여 새로운 도전과제를 받고 있으며, 각 기업들은 차세대 시스템과 새로운 기술의 접목과 방향에 대해 소개했다. 관련기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)

작성일 : 2024-07-02

HPE, 파트너 수익성 강화 위한 신규 AI 및 하이브리드 클라우드 프로그램 공개

HPE가 엔비디아(NVIDIA)와 협력하여 파트너들이 수익성을 더욱 강화하고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 지원하는 인공지능(AI) 활성화 프로그램을 발표했다. 해당 프로그램은 AI, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 하이브리드 클라우드, 지속가능성 부문을 모두 아우르는 새로운 기능 및 추가 리소스와 함께 향상된 HPE 그린레이크(HPE GreenLake) 프로그램 및 역량을 제공한다. HPE는 새롭게 공개한 HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오(NVIDIA AI Computing by HPE)의 일환으로 엔비디아와 협력하여 새로운 AI 파트너 전략을 수립했다. 해당 전략을 바탕으로 양사는 HPE의 선두적인 엣지-투-클라우드(edge-to-cloud) 포트폴리오를 활용해 더 큰 혁신과 기회를 도모할 계획이다. HPE는 HPE의 주요 파트너사들이 자사 AI 기술을 더욱 발전시킬 수 있도록 다음과 같은 차별화된 트레이닝 및 자격 과정 AI 워크숍 및 역량 프로그램을 제공할 예정이다: - AI 가속화 워크숍(AI Acceleration workshop): 해당 워크숍은 AI 활용을 희망하는 파트너들을 지원하며, AI 활용 준비 상태를 평가하고 맞춤형 AI 성장 전략, 성공여부 평가기준, AI 서비스 사례 구축을 위한 로드맵 등을 제공한다. - AI 기술 개발 워크숍, 자기주도 학습 콘텐츠 및 자격증 프로그램: HPE 테크 프로(HPE Tech Pro)에서는 해당 워크숍 및 프로그램 등 모든 기능들을 이용할 수 있으며, 엔비디아가 개발한 자기주도 트레이닝 프로그램도 제공될 예정이다. 또한 HPE는 엔비디아의 최신 자격증 프로그램도 활용할 계획이다. 이러한 자료들은 HPE와 엔비디아의 AI 솔루션 포트폴리오의 풀스택 AI 솔루션을 판매하고 구축할 수 있는 역량 등, 파트너사들의 AI 역량을 한층 더 발전시킬 수 있도록 도와준다. - HPE AI 솔루션 역량: 해당 역량은 파트너들이 AI의 모든 라이프 사이클에 걸쳐서 폭넓은 AI 사용 사례를 개발할 수 있도록 지원한다. AI를 처음 도입하는 고객사, 또는 기존 사용 사례를 더욱 확장하는 경우, 고급 AI 연구를 실행하는 사례에 이르기까지 다양한 단계에 거쳐 활용할 수 있다. 엔비디아와 협력하여, HPE는 채널 파트너들을 대상으로 더욱 종합적인 역량 강화 프로그램을 제공한다. 이를 통해 채널 파트너들은 AI 워크로드용으로 설계된 풀스택 턴키 프라이빗 클라우드인 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)와 같은 AI 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션 스택을 추천, 배포 및 관리할 수 있는 역량을 기를 수 있다. 파트너들은 완전한 AI 솔루션을 설계할 수 있는 기술을 개발함으로써 고객이 리소스를 집중 활용하여 더욱 빠르게 AI 사용 사례를 개발하고 구축하여 생산성을 높이고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 지원한다.  HPE 컴퓨팅 역량: 해당 역량은 파트너들로 하여금 고객이 계획한 AI 모델과 사용사례를 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 추론 솔루션에 대한 전문성을 개발할 수 있도록 한다. 일례로 엔비디아 인증 HPE 프로라이언트 GenAI 추론 서버(NVIDIA-Certified HPE ProLiant GenAI inference server)는 고객이 원하는 추론 성능 요구 사항에 최적화된 AI 및 데이터 소프트웨어를 갖추고 있으며 성능 대비 효율성도 뛰어나 투자수익률(ROI)에도 긍정적인 효과를 가져올 수 있다. 파트너들은 파트너 프로그램을 통해 이처럼 최적화된 HPE의 컴퓨팅 역량을 고객에게 추천할 수도 있다. - HPE의 엔터프레이즈 레벨 고성능 컴퓨팅(HPC) 역량: 해당 역량은 파트너들이 더욱 독자적인 생성형 AI 모델을 개발하고 있는 기업 고객들의 더욱 높은 수준을 지원할 수 있도록 한다. 또한, HPC 역량은 딥러닝, 자율주행, 금융 모델링과 같은 데이터 집약적인 모델과 사용사례를 지원할 수 있는 전문성을 더욱 개발할 수 있다. 해당 역량은 파트너들이 엔비디아 인증 HPE 크레이 시스템(NVIDIA-Certified HPE Cray system) 등 HPE 크레이 포트폴리오를 자사 AI 및 HPC 전략에 통합하여 활용할 수 있도록 한다. - HPE 스토리지 및 데이터 서비스 역량: 해당 역량은 HPE Alletra MP File 스토리지를 지원할 수 있는 전문성이 더욱 강화되어 업데이트되었다. NVIDIA DGX BasePOD 인증 및 NVIDIA OVX 검증이 완료된 엔터프라이즈급 파일 스토리지 솔루션을 제공해 AI, 생성형 AI 및 GPU 집약적인 워크로드의 대규모 활용을 가속화한다. 사이먼 유잉턴(Simon Ewington) HPE 월드와이드 채널 및 파트너 생태계 부사장은 “이러한 최신 기술들을 통해 HPE는 파트너 에코시스템이 더욱 확장하고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 계속해서 투자하고 있다. 파트너들이 AI를 활용할 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하고 시장에서 거대한 기회를 모색할 수 있도록 지원하고 있는 노력들이 이에 해당된다. 엔비디아와의 협력을 더욱 확대하면서, HPE의 새로운 기술 개발 프로그램은 파트너들로 하여금 그들의 고객이 새로운 AI 기술을 개발하고 배포하는 방법을 더욱 잘 안내할 수 있도록 지원한다. 이로써 고객은 다양한 사용 사례를 개발하고 전 산업부문에 걸쳐 경쟁력을 더욱 강화할 수 있게 된다”고 말했다. HPE 파트너 레디 벤티지(HPE Partner Ready Vantage) 프로그램을 통한 수익성 증대 HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램은 파트너들이 연간 반복 매출(ARR)을 증대시키고 서비스를 지속적으로 성장시킬 수 있는 기반을 제공하는 프로그램이다. 해당 프로그램은 포괄적인 영역을 다루는 COE(Centers of Expertise) 및 역량(competency)을 제공해 파트너들이 새로운 역량과 더욱 차별화된 솔루션 및 서비스를 개발하여 수익과 성장을 견인할 수 있도록 지원한다. 또한, HPE는 글로벌 시장조사기관 카날리스(Canalys)와 협력하여 파트너 경제 승수 지표에 대한 연구를 통해 프로그램에 등록한 파트너들이 수익을 낼 수 있는 기회들을 수치화했다. 해당 연구에 따르면, 고객이 HPE 솔루션에 투자한 1달러당, 파트너의 제품 및 서비스에 최대 4.9달러를 지출한다. 이는 곧 HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램에 등록해 고객들에게 추가적인 서비스를 제공하는 파트너들은 잠재적으로 지속 우상향하는 수익 창출 기회를 얻을 수 있다는 점을 시사한다. 제시 차베스(Jesse Chavez) HPE 글로벌 파트너 프로그램 운영 부사장은 “해당 연구는 HPE 프로그램의 기반을 잘 입증해준다. HPE는 파트너들이 HPE의 혁신 기술과 자신들의 독보적인 서비스를 통해서 고객들에게 가치를 더욱 확대할 수 있는 역량과 전문성을 갖추고 있다고 믿는다. HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램과 자신들의 독자적인 IP를 HPE 솔루션에 통합하여 기회를 확대시킨 파트너들을 통해서 우리는 파트너의 승수효과(multiplier effect)를 입증했다”고 말했다.

작성일 : 2024-06-30

[신간] 아바쿠스 교재 발간 - Abaqus와 함께하는 구조해석의 개념과 분석방법

#아바쿠스교재 #CAE # 구조해석 #브이이엔지 ㈜브이이엔지 지음 / 33,000원 / 이엔지미디어 구입하러가기 4차 산업혁명 시대 컴퓨터 응용 해석(CAE : Computer Aided Engineering)은 단순한 설계 보조 도구를 넘어 새로운 기술과의 통합을 통해 산업 전반의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. Abaqus(아바쿠스)는 다쏘시스템의 SIMULIA(시뮬리아) 제품군 중 대표적인 구조해석 소프트웨어로, 사실적인 시뮬레이션을 위한 최고의 통합 해석 솔루션이다. Abaqus는 자동차, 항공, 국방, 화학, 의료, 가전 등 다양한 제품의 시뮬레이션을 지원하는 유한요소 모델링 및 유한요소해석 소프트웨어로서, 광범위한 산업 부문에서 엔지니어링 상의 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공하여, 널리 사용되고 있다. 이번에 새롭게 발간한 이 책은 Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는 새로운 교재이다. 이번 교재는 처음부터 한글로 작성되어 개념적으로 이해하기 쉽고, 연습이 쉬운 워크숍 모델을 포함하고 있다. 특히, 실무 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 실질적인 분석 방법과 사례를 제공하여 독자들이 Abaqus를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줄 것이다.. 이 책은 구조해석 기본 과정으로, 구조 엔지니어링 분야의 공학자가 CAE의 개념을 쉽게 이해하고, 산업 현장에서 해석을 더 잘 활용하기 위하여 작성되었다. 이 책을 읽고 따라하다 보면 범용 해석 솔루션인 Abaqus를 쉽게 시작하고, 어렵고 복잡한 개념을 하나씩 실무에 적용하여 제조 엔지니어링 분야의 경쟁력을 갖추는데 도움을 줄 것이다. 이 책을 집필한 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서, 2007년부터 다쏘시스템의 다양한 CAE 솔루션을 공급하며 SIMULIA 전문 교육, 기술 지원 및 엔지니어링 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. ㈜브이이엔지는 매년 30회 이상의 Abaqus 기본 교육과 고급 교육을 진행하면서 Abaqus 교재 개발에 대해 끊임없이 고민해 왔으며, 다쏘시스템의 교재를 기반으로 번역, 한글화 한 '초급 및 중급 사용자를 위한 Abaqus 입문서(2013)'와 'Abaqus(아바쿠스)를 이용한 Contact 해석(2014)'을 발간한 바 있다. 지은이 소개 ㈜브이이엔지 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서 자동차, 전기전자, 에너지, 항공우주, 조선 및 생명공학 등의 산업 전반에서 30년 이상 축적된 노하우와 다양한 경력을 보유한 전문가들로 구성된 CAE 솔루션과 엔지니어링 컨설팅 전문 회사이다. 추천의 글 10여년 전, 언어의 장벽으로 Abaqus 학습에 어려움을 겪는 고객 여러분께 도움이 되고자, 미흡한 영어실력에도 불구하고 최초의 한글 교재를 출판했다. 이후 수많은 도전 과제를 해결하면서, Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는, 특히 처음부터 한글로 작성된 교재의 필요성을 오랫동안 절감해 왔다. 이번 교재는 우리의 이러한 갈증을 시원하게 해소해 줄 것이다. ㈜브이이엔지의 비전은 고객 여러분이 더욱 혁신적이고 효율적인 컴퓨터 응용 해석(CAE)을 수행할 수 있도록 지원하는 것이다. 이 책이 실질적인 도움이 되어 많은 이들에게 유익한 자원이 되기를 진심으로 기대한다. - ㈜브이이엔지 김창훈 대표 목차 PART 01. 해석(CAE)이란? 1. CAE(Computer Aided Engineering) 8 2. 해석의 목적 9 3. 해석의 효과 11 4. 구조 해석(Structural Analysis) 12 5. 유한 요소법(Finite Element Method) 13 6. 해석 툴의 구성 14 7. 제품 개발에서의 해석 17 함께하기 01. 성형 해석으로 Abaqus 친해지기 19 함께하기 02. C–단면 빔의 횡방향 좌굴 28 PART 02. 응력과 변형률 47 1. 힘 48 2. 응력 51 3. 모멘트 53 4. 변형과 변형률 54 5. 응력 성분 55 6. 변형률 성분 67 7. 구성방정식(Constitutive Law) 69 8. 탄성 계수와 전단 계수의 관계 73 9. Mises 응력 78 10. 체적 탄성 계수 79 함께하기 03. 내압을 받는 실린더 해석(2D) 83 함께하기 04. 1–요소 모델과 프아송 비 비교 94 함께하기 05. 변형 모드별 주 응력 방향 확인 124 함께하기 06. 고무 가스켓(gasket) 씰링 해석 153 PART 03. 유한 요소법 163 1. 요소, 절점 및 자유도(DOF, Degree Of Freedom) 164 2. 주요 요소 166 함께하기 07. 구조 요소를 이용한 C–단면 빔의 횡방향 좌굴 해석 181 PART 04. 해석의 구성 요소 193 1. 해석 신뢰성 194 2. 해석의 구성 요소 194 함께하기 08. 선형 해석과 비선형 해석 211 함께하기 09. 컨트롤암의 좌굴 해석 222 PART 05. 선형 해석과 비선형 해석 239 1. 선형 해석 240 2. 비선형의 요인 243 함께하기 10. 3점 굽힘 시험 250 PART 06. 정적 해석과 동적 해석 271 1. 정적 해석(Static Analysis) 272 2. 동적 해석(Dynamic Analysis) 273 3. 과도 응답(Transient Response) 276 4. 고유 진동수 및 고유 모드의 의미 278 5. 주파수 영역과 복소수 표현 282 6. 고유 진동수 및 고유 모드의 추출 289 7. 주파수 응답 함수 292 함께하기 11. 공진 구조물 (1) – 고유 진동수 해석 296 함께하기 12. 공진 구조물 (2) – 주파수 응답 해석 313 함께하기 13. 공진 구조물 (3) – 동적 과도 해석(Implicit vs Explicit) 318 PART 07. 해석 재질 물성(탄소성 재질) 335 1. 단순 인장 시험 336 2. 진 응력(True Stress)과 진 변형률(True Strain) 341 3. Mises 소성 모델 347 함께하기 14. 단순 인장 시험과 탄소성 재질 변환 350 PART 08. 해석 재질 물성(고무 재질) 365 1. 고무 재질의 특성 366 2. 고무 재질의 응력–변형률 시험 367 3. 고무 재질 모델 370 4. 재질 안정성(Material Stability) 373 함께하기 15. Abaqus/CAE Material Evaluation 기능 375 함께하기 16. 고무 부싱(bushing)의 동적 과도 해석 381

작성일 : 2024-06-28

한국레노버, 비즈니스 노트북 레노버 V15 4세대 오픈마켓 판매 시작

한국레노버가 비즈니스 노트북인 ‘레노버 V15’ 4세대를 쿠팡, 네이버, 지마켓, 옥션, 11번가 내 레노버 공식스토어에서 판매한다고 밝혔다. 레노버 V15 4세대는 전 세대 대비 더욱 강화된 연산 성능과 휴대성, 합리적 가격대를 겸비한 제품으로, 직장인, 학생 등 비즈니스 및 학습용으로 적합하다. 레노버 V15 4세대는 최소 1.65kg의 무게, 19.9mm 두께로 휴대성이 높고 미국 국방부의 군사 표준 규격(MIL-STD-810H) 테스트 인증으로 다양한 환경에서도 내구성을 유지한다. PD 3.0 고속충전을 지원해 C타입 단자로 어디서나 간편하게 충전 가능하다. 이번에 오픈마켓에서 판매하는 V15 4세대는 13세대 인텔 코어 i5-13420H 프로세서를 탑재해 전 세대 대비 멀티코어 성능이 33% 향상돼 고도화된 업무 환경에서도 높은 처리 속도를 지원한다. 또한 인텔 UHD 그래픽을 장착해 멀티미디어를 활용하는 작업에도 적합하다. 256GB SSD 저장장치는 NVMe PCle 4.0이 지원돼 PCIe 3.0인터페이스 대비 2배의 빠른 데이터 입출력 속도를 제공한다. 또한 2.5인치 저장장치 슬롯으로 유연하게 확장할 수 있다. 눈부심 방지가 된 15.6형인치 FHD IPS 디스플레이는 어떤 작업 환경에서도 풍부한 비주얼을 제공하며, TUV 라인란드(TÜV Rheinland)의 로우 블루라이트(Low Blue Light) 인증을 받아 장시간 사용 시에도 눈의 피로를 최소화한다. 돌비 오디오(Dolby Audio) 인증을 받은 스테레오 스피커와 HD 웹캠은 원활한 화상회의를 지원한다. 스테레오 스피커는 멀티미디어 시청 시에도 왜곡 없이 선명하고 디테일한 사운드를 선사한다. HD 웹캠은 물리적으로 웹캠을 가릴 수 있는 프라이버시 셔터가 포함되어, 보안을 한층 강화했다.

작성일 : 2024-06-28