스마트건설 시대를 선도할 건설로봇 기술의 현재와 미래를 조망하는 '스마트건설을 위한 건설로봇 설계 및 운용 기술 워크숍'이 11월 19일 오후 2시부터 6시까지 건설회관에서 빌딩스마트협회와 한국스마트건설융합학회 공동 주최로 열렸다. 이번 워크숍은 스마트건설 분야의 첨단 기술과 연구개발 현황을 공유하고, 국내 건설산업의 경쟁력을 강화하기 위한 방향성을 모색하기 위해 마련되었다. 광운대학교 유정호 교수(워크숍 위원장)는 개회사를 통해 “건설산업의 디지털 전환이 가속화되는 시대에 건설로봇 기술은 생산성 향상과 안전성 확보의 핵심”이라며 “이번 워크숍이 학계, 산업계, 연구계가 협력해 미래 건설산업을 선도하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다. 워크숍에서는 국내외 전문가들이 스마트건설의 중심에 있는 건설로봇 기술 동향과 연구 성과를 발표했다. 한밭대학교 김성진 교수는 ‘공동주택 시공에 활용할 수 있는 국내외 로봇기술 동향’이라는 주제로, 각국에서 개발된 첨단 건설로봇의 사례와 기술적 진보를 소개하며, 국내 로봇기술의 발전 가능성을 강조했다. 인천대학교 김태완 교수는 국내 연구단이 추진하고 있는 건설로봇 연구개발 현황을 발표하며, 실제 건설 현장에서의 실용성을 높이기 위한 최신 프로젝트와 성과를 공유했다. 또한 한국빌딩스마트협회 조찬원 소장은 ‘건설로봇 기술의 국제표준 현황 및 선도 방향’이라는 발표를 통해, 국제적으로 논의되고 있는 건설로봇 표준화의 필요성과 한국 건설산업의 글로벌 경쟁력을 강화하기 위한 방안을 제시했다. 단국대학교 김현수 교수는 ‘실효성 높은 건설로봇의 설계와 운용을 위한 국내외 연구 동향’이라는 주제로, 설계와 운용 과정에서 고려해야 할 주요 요인을 제시하며 연구의 실효성을 높이는 방안을 논의했다. 광운대학교 로봇공학과 교수진은 ‘로봇 설계 및 운용 기술의 최신 동향’을 발표하며, 로봇공학 기술의 발전이 건설 현장에서 실질적으로 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 통찰을 제공했다. 마지막 세션에서는 전문가들과 참석자들이 건설로봇 기술의 실용화와 미래 방향성에 대해 자유롭게 토론하며, 산업계와 학계의 협력 필요성을 재확인했다. 이번 워크숍은 스마트건설 시대를 준비하며 건설로봇 기술의 중요성과 활용 가능성을 조명한 의미 있는 자리였다. 참석자들은 “이번 논의가 건설산업의 스마트화와 지속 가능성을 위한 구체적인 청사진을 제시했다”며 높은 기대감을 나타냈다. 스마트건설을 향한 국내 연구와 기술 협력이 강화되는 속에서 건설로봇 기술은 한국 건설산업의 미래를 여는 핵심 축이 될 것으로 기대된다.

빌딩스마트협회는 11월 19일 서울 논현동 건설회관에서 스마트 건설 및 BIM 기술의 활성화를 위한 ‘빌드스마트 콘퍼런스 2024’를 개최한다고 밝혔다.  콘퍼런스는 ‘BUILDING THE FUTURE: AI, Robotics and Digital Tools in Architecture and Construction’을 주제로 빌딩스마트협회와 한국스마트 건설융합학회가 공동주최하며, 빌드스마트 콘퍼런스 2024 조직위원회가 주관한다.  올해 기조강연에서는 ‘The Future of Urban Housing’을 주제로 인텔리전트 시티(Intelligent City)의 올리버 데이비드 크릭(Oliver David Krieg) CTO, ‘컴퓨테이셔널 디자인’을 주제로 UC 버클리(UC Berkeley)의 카일 스타인펠드(Kyle Steinfeld) 조교수, ‘Reshaping AEC’를 주제로 그래피소프트(Graphisoft)의 마일즈 스미스(Miles M. Smith) 솔루션 매니저가 미래의 건설산업에 대하여 발표한다. 이어서 주제발표에는 ARUP의 신희찬 시니어 BIM 매니저, 위드웍스 권혁찬 대표, 정림건축 안성우 본부장, 한양대학교 이창엽 조교수, 서울과학기술대학교 이용주 조교수, 고려대학교 이황 교수, 엔제이스튜디오 이남주 소장 등 다양한 분야의 업계 및 학계 전문가가 발표를 진행한다. 이를 통해 BIM 설계, DfMA, AI, 로보틱스, 데이터 활용 등 다양한 스마트 건설 활용방법과 사례를 보여줄 예정이다.  

대한기계학회 2024 학술대회에서 만나는 다쏘시스템 다가오는 11월 6일(수)부터 9일(토)까지 제주국제컨벤션센터에서 열리는 대한기계학회 2024년 학술대회에 다쏘시스템이 참여합니다. 이번 학술대회에는 약 2,800명의 기계공학자 및 기술자가 참가하며, 1,200여 편의 논문 발표와 다양한 강연, 포럼, 경진대회 등 흥미로운 프로그램이 준비되어 있습니다. 다쏘시스템 부스에서는 다물체 동역학(MBS) 시뮬레이션 기술을 직접 만나볼 수 있는 Simpack기술 데모가 전시될 예정입니다. 행사 자세히 보기 Simpack이란? Simpack은 다쏘시스템이 제공하는 다물체 동역학(MBS: Multi-Body Simulation) 소프트웨어로, 기계 시스템의 동적 거동을 정확하게 분석하고 예측하는 도구입니다. 이 솔루션은 복잡한 기계적 구성 요소들의 상호작용을 시뮬레이션하여 설계 과정에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 파악하고 최적화합니다. 행사 자세히 보기 Simpack 영상 보기

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   ASME BPVC, Section-VIII, Division-2, Part 5는 해석을 통한 설계 요구사항에 대해 설명하고 있다. 이 중에서 5.4 Protection Against Collapse From Buckling은 좌굴 해석에 대해 설명하고 있는데, 2023년판부터 좌굴 해석의 내용을 좀 더 상세하게 설명하고 평가 방법도 변경되었다.  이번 호에서는 2021년판과 2023년판에서 설명하고 있는 선형 좌굴 해석 방법을 알아보고, 예제를 통해 하중계수 및 관련 요소들을 산출하는 방법에 대해 이해하고자 한다.    ■ 정준영 태성에스엔이 MBU-M5팀의 수석매니저로 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   ASME(American Society of Mechanical Engineers)는 미국 기계 학회의 약칭으로, 기계에 관한 표준 정립, 보일러 및 압력 용기의 설계, 제작, 검사에 관한 기술 기준을 제시하고 있다. ASME 규격은 1900년대 초까지 많은 보일러 사고에 의해 수 많은 인명 피해가 발생함에 따라, 보일러에 대한 안정성 확보가 필요하다는 관점에서 정립되어 설계에 대한 지침을 제공하고 있다. 그 중에서 Section-VIII-2, 5.4 항에 설명된 좌굴 해석은 2021년판까지 세 가지 타입으로 구분하여 설명하고 있었으나, 2023년판부터 개정되어 두 가지(A-탄성, B-소성) 방법을 제시하고 있다.    그림 1. ASME BPVC-VIII-2-2023   지금부터 2021년판 타입-1과 2023년판부터 개정된 방법-A에 설명된 선형 좌굴 해석 방법에 대해 소개한다.   ASME-VIII-2, 2021 Edition, 5.4.1.2 구조 안정성 평가에 사용되는 설계 계수(design factor)는 수행된 좌굴 해석 유형에 기반한다. 좌굴 하중이 수치 해석(분기 좌굴 해석 또는 탄소성 붕괴 해석)을 통해 결정될 때, 셸 부재에 적용하기 위한 최소 설계 계수는 다음의 세 가지 유형으로 정의한다.    TYPE-1 : Elastic Stress Analysis without Geometric Nonlinearities in the Solution(Minimum Design Factor, ΦB=2/βcr)  구성 요소의 전하중(prestress)을 결정하기 위해 솔루션에서 기하학적 비선형성 없이 탄성 응력을 이용하여 분기 좌굴 해석을 수행하는 경우 최소 설계 계수 ΦB=2/βcr을 사용해야 하며, 다음 의 βcr 계수에 대한 사용 값을 제시하고 있다.  The Capacity Reduction Factors, βcr   For unstiffened or ring stiffened cylinders and cones under axial compression    For unstiffened and ring stiffened cylinders and cones under external pressure    For spherical shells and spherical, torispherical, elliptical heads under external pressure    앞의 내용에서는 ASME-VIII-2, Table 5.3의 설계 하중 조합 (1)~(9)를 바탕으로 부품의 전하중을 설정한다.(그림 2)    그림 2. Load Case Combination and Allowable Stresses for an Elastic Analysis    <그림 2>에 있는 Table 5.3의 파라미터는 <그림 3>의 ASME-VIII-2 Table 5.2를 참고한다.   TYPE-2 : Elastic-Plastic Analysis with the Effects of Nonlinear Geometry in the Solution(ΦB=1.667/βcr) 부품의 전하중을 결정하기 위해 솔루션에서 비선형 형상의 영향을 받는 탄소성 응력을 사용하여 분기 좌굴 해석을 수행하는 경우, 최소 설계 계수 ΦB=1.667/βcr를 사용하며 <그림 2>의 설계 하중 조합 (1)~(9)를 바탕으로 부품의 전하중을 설정한다.   그림 3. Load Combination Parameters     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

아비바코리아는 10월 17일 한국화학공학회가 주최하고 아비바코리아가 후원하는 ‘제13회 전국 화학공학 공정설계 경진대회’ 시상식을 개최했다고 밝혔다. 이 경진대회는 화학공학과 학생들에게 최신 기술을 사용하여 공정 시뮬레이션 기술을 강화할 수 있는 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 공정 설계는 화학공학과 미래 화학산업의 핵심 분야 중 하나로, 화학공학 학생들이 가진 이론을 실제 문제에 적용해 해결하는 경험을 제공한다. 특히 산업 환경에서의 프로세스 최적화 및 효율 개선 능력을 키우는 데 중요한 기회의 장으로서 2012년부터 시작해 올해로 13회를 맞이했다. 전국 36개 대학의 101팀으로 꾸려진 374명의 화학공학과 3~4학년 재학생들이 참여한 이번 대회에는 아비바코리아와 함께 LG화학, 삼성이엔에이, SK에너지, 한화토탈에너지스가 후원사로 참여했으며, 아비바코리아는 오리엔테이션에서부터 소프트웨어 라이선스 발급 및 심사 등 대회 전반의 운영을 담당했다. 참가자들은 대회 주제에 맞는 공정 설계 및 시뮬레이션을 수행하면서 창의적으로 문제를 해결하는 능력을 기르게 된다. 아비바는 지난 7월 오리엔테이션을 통해 문제를 공개하고, 참가자들에게 ‘아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)’의 사용법을 설명하는 자리를 가졌다. 이 제품은 화학, 석유화학, 석유 및 가스 산업, 전력 생산 등 다양한 산업에서 사용하는 공정 시뮬레이션 소프트웨어로, 전체 프로세스 플랜트 라이프사이클을 위한 디지털 트윈을 제공하는 통합 엔지니어링 플랫폼이다. 복잡한 공정 설계를 모델링하고 최적화하여 실제 공정의 성능을 예측하고 개선할 수 있으며, 화학 공정, 열역학, 장비 설계 등의 다양한 공학적 개념을 통합하여 사용자가 보다 효율적인 공정 운영을 할 수 있도록 지원한다.     올해 대회는 서울대학교 ‘공정색 패기’팀이 ‘한국화학공학회장상/AVEVA상’을 차지했으며, 최우수상(LG화학상, 삼성E&A상)은 성균관대학교 ‘열대야’팀과 중앙대학교, 인하대학교의 ‘낭비는 딱 질색이니까’ 팀이 각각 수상했다. 아비바코리아의 김상건 대표는 “공정 설계는 플랜트의 전체 성능, 안전성, 경제성을 좌우하는 핵심 단계로서 효율적으로 자원을 운용하고 비용을 절감하는 동시에 각종 안전 규제 및 환경 기준을 충족한다는 점에서 화학 산업의 지속 가능성에 큰 기여를 한다”면서, “아비바가 우리나라 플랜트 산업의 미래 인재들을 육성하는데 일조한다는 것에 자부심을 느낀다”고 전했다. 한편, 아비바는 우리나라 외에도 북미와 유럽 등 매년 전 세계에서 엔지니어링 공학도를 대상으로 공정 시뮬레이션 학술 경진대회를 진행하고 있다고 소개했다. 이 대회는 프로세스 시뮬레이션 기술 활용 역량을 겨루고 혁신 아이디어를 공유하는 기회의 장으로, 학생들이 공정 최적화의 실제 사례를 경험하고, 엔지니어링 역량을 증진할 수 있게 돕는데 목표를 두고 있다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 9월 27일~29일까지 군산새만금자동차경주장에서 개최된 한국자동차공학회(KSAE)와 한국자동차연구원(KATECH) 주최 ‘2024 KSAE 대학생 자작자동차대회’의 후원사로 참여했다고 전했다. 헥사곤은 이번 대회의 포뮬라(Formula) 부문 1등 최우수상(산업통상자원부 장관상)을 수상한 국민대학교 자동차융합대학의 ‘KOOKMIN RACING KEF-24’ 팀을 비롯한 수상 팀 총 7개 중 6개 팀에 아담스카(Adams/Car) 라이선스를 후원하고, 이 솔루션을 효율적으로 활용할 수 있도록 15시간의 정규 교육 프로그램을 지원했다. 헥사곤의 동역학 시뮬레이션 솔루션인 아담스(Adams)는 다물체 동역학 해석 소프트웨어인 아담스 카를 통해 차량 동역학 모델을 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 실제 프로토타입 제작 전 가상 환경에서 차량의 동적 거동을 분석하고 예측할 수 있어, 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원한다. KOOKMIN RACING KEF-24 팀은 아담스 카를 활용해 전년도 차량의 문제점을 해결했고, 높은 동적 성능을 확보할 수 있었다. 특히 올해에는 헥사곤에서 제공한 아담스 카 기초 및 심화 교육을 통해 다양한 기능과 활용법을 배울 수 있었으며, 이를 설계에 반영할 수 있었다. 2024 KSAE 대학생 자작자동차대회의 포뮬라 부분은 전국 42개 대학에서 1500여 명의 대학생이 참가해 포장 도로에서 가속 경기, 스키드 패드 경기, 오토크로스-짐카나 경기, 내구 레이스 등을 진행했다.     KOOKMIN RACING KEF-24 팀의 박노을 프로젝트 매니저는 “시뮬레이션이 중요해진 현 시점에서 헥사곤의 지속적인 지원을 통해 예측된 성능 개발과 R&H 성능 등의 실무 경험을 쌓을 수 있었고, 이를 기반으로 이번 대회에서도 우수한 성적을 기록한 차량을 개발할 수 있었다”고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성 브라이언 대표는 “국내 미래 자동차 산업 발전에 핵심적인 역할을 수행할 인재를 양성하는 데에 헥사곤의 솔루션을 제공할 수 있게 되어 기쁘다”면서, “헥사곤 국내 교육기관과 긴밀한 협업을 통해 산학협력을 지속적으로 확대해 학생들이 혁신적인 아이디어를 실현하고, 글로벌 수준의 기술력을 갖춘 미래 자동차 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.

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.

한국컴퓨터그래픽스학회가 지난 7월 9일부터 12일까지 소노벨 경주에서 ‘Generative Imagination’을 주제로 학술대회와 여름학교를 개최했다고 밝혔다.  한국컴퓨터그래픽스학회(KCGS)는 1993년 11월 설립된 이래 국내 컴퓨터그래픽스 연구의 질적, 양적 수준을 세계 정상과 견줄 수 있는 단계로 끌어올리는데 기여하고 있으며, 컴퓨터그래픽스 관련 기술을 발전 보급시키고, 연구 수월성 추구와 연구자들 간의 긴밀한 소통을 위한 전문적인 학술 교류 기회 확대를 목적으로 운영되고 있다.      이번 학술대회의 초청강연으로는 2024 Oscar Scientific & Technical Awards를 수상한 클로버추얼패션의 오승우 대표가 클로버추얼패션이 어떻게 패션과 컴퓨터그래픽 산업에서 패션 디자인 프로세스를 혁신시켜왔는지에 대해 소개했다. 오승우 대표는 “클로버추얼패션의 주 목표는 사용자와 함께 성장하는 것이며, 이를 위해 다양한 시도를 하면서 효과적인 제품 개발 방법을 발전시켜 왔다. 이는 최근 사업이나 서비스 개발에 자주 쓰이는 애자일(Agile) 방법론, 린 스타트업(Lean Start-up) 등과 유사하지만 재미있게도 매우 공학적인 방법”이라고 전했다. KAIST 문화기술대학원의 남주한 교수는 ‘인공지능 시대의 음악 창작과 연주’를 주제로 한 강연에서 데이터 사이의 관계를 추론하는 멀티모달 인공지능 기술의 관점에서 음악 인공지능 분야의 최신 기술 동향을 소개했다. 남주한 교수는 “새로운 기술의 등장은 예술가들의 창의력과 감정 표현을 확장시켜 새로운 장르의 음악과 공연 무대를 만들어내고, 대중 음악을 거대 산업으로 발전하는데 중추적인 역할을 해왔다”면서, “최근 급격히 발전하고 있는 인공지능은 인간을 대신 하는 다양한 지능적 음악 기술을 통해 혁신적 변화를 기대하게 하면서도, 기존 창작 및 유통 질서 파괴에 대한 여러 가지 우려도 불러일으키고 있다”고 짚었다. 포항공대 컴퓨터공학과의 최승문 교수는 ‘햅틱 효과 저작’에 대한 강연에서 햅틱스에 대한 소개 및 현황을 짚고, 햅틱 효과 저작 기술에 관한 연구 내용을 소개했다. 최승문 교수는 “햅틱 효과 저작 기술이란 다양한 상황에서 사용자에게 적절한 햅틱 효과를 제공하기 위하여 햅틱 장치에 보낼 명령을 컴퓨터를 사용하여 계산하는 것”이라면서, “전통적인 그래픽 렌더링과 대응되는 햅틱 렌더링, 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 햅틱 효과 수동 설계, 멀티미디어의 다중감각 확장을 위한 햅틱 효과 자동 추출 및 계산 등을 포괄한다”고 전했다. 또한, 고려대학교 김승룡 교수의 ‘Towards High-Fidelity Text- and Image-to-3D Generation’, 서울대학교 박재식 교수의 ‘Recent Trends in Radiance Field Reconstruction Methods’, 서울대학교 김영민 교수의 ‘Vision Foundation Model and Applications’ 등 강연이 진행됐다. 정보통신기획평가원(IITP) 특별 세션에서는 IITP의 이준우 PM이 메타버스/방송·디지털미디어 중장기 연구개발 사업 기획에 관해 설명했고, 숭실대학교 김동호 교수는 메타버스 융합대학원에 대해 소개했다. 또한, 관련된 대학 ICT 연구센터(ITRC) 소개로 한국컴퓨터그래픽스학회장인 세종대학교 최수미 교수의 초실감 XR 연구센터 성과 발표와 이화여자대학교 김영준 교수의 Simulated Reality 연구센터 성과 소개 등이 진행됐다.   ▲ 공로패를 수상한 중앙대학교 윤경현 교수(왼쪽)와 한국컴퓨터그래픽스학회 최수미 학회장(오른쪽)   이번 학술대회에서는 다양한 논문 및 포스터 발표와 함께 우수논문상 시상과 공로상 감사패 시상도 진행됐다. 학회 발전을 위해 열정과 노력으로 기여해 온 중앙대학교 윤경현 교수가 공로패를 수상했고, 오랫동안 학회발전에 기여하고 은퇴한 7명에게 감사패가 증정됐다. 창해신진연구자상은 포항공대 김효민 박사가 최우수상, 카이스트 장덕경 박사가 우수상 수상자로 선정됐으며, 석사 논문상은 포항공대 최은수(최우수상), 포항공대 류누리, 카이스트 윤관(이상 우수상)이 선정됐다.  학술대회에서 발표된 구두 및 포스터 발표 중에서 선정된 우수논문상에서는 논문명 : ‘스토리텔링 기반 장면을 이해하는 다중 인간 동작 생성’(임동근, 배진석, 황인우, 김영민)이 최우수상을 수상했다. 이어 ‘적응형 블러 기반 비디오의 수평적 확장 여부 판별 네트워크’(김민선, 서창욱, 윤현호, 노준용), ‘자율주행 차량 시뮬레이션에서의 강화학습을 위한 상태표현 성능 비교’(안지환, 권태수), ‘강화학습을 이용한 나비의 비행 동작 생성’(정은호, 장이권, 이윤상)이 우수상으로 선정됐다. 또한 클로버추얼패션에서 디지털 패션에 관한 우수 논문을 선발하고, 오스템에서는 기하 모델링에 관한 우수 논문을 선발하여 상금과 함께 클로버추얼패션 논문상, 오스템 논문상을 수여했다.  클로버추얼패션 논문상은 ‘ClothCombo : 여러 겹의 3D 의류 가상피팅을 위한 의류 간 상호작용 모델링’(이도해, 강현, 이인권), 오스템 논문상은 ‘다단계 미세구조 구역화 네트워크를 활용한 3D 의료영상 구역화’(김자연, 김지온, 신병석)가 수상했다. 한편, 학술대회와 함께 진행된 여름학교는 학술대회를 참여하는 연구자들이 컴퓨터 그래픽스의 몇 가지 주제들에 대하여 심도 있는 지식을 습득할 수 있는 자리로 마련됐다. 여름학교의 연사로는 고려대학교 김승룡 교수, 서울대학교 박재식 교수, 서울대학교 김영민 교수가 참여했다.  

한국생산제조학회가 7월 17일~20일 강릉 세인트존스 호텔에서 ‘2024 춘계학술대회’를 개최했다. 이번 학술대회에는 18개 학술부문과 특별세션에서 350편의 학술논문이 발표되었으며, AI 및 데이터 기반 생산제조기술에 대한 산업계 전문가의 특별초청강연과 포럼이 진행되었다. ■ 최경화 국장      이번 행사에는 산학연 총 13개 기관에서 참여하는 4차 산업혁명 선도 연구실 및 기업전시회와 참여 기업의 콜로퀴움, 학술부분 구두 발표 세션에서의 초청강연 등을 통해 산학연 최신 기술동향을 소개하고 활발한 기술교류를 도모하고자 했다. 한국생산제조학회 지성철 회장은 “학술대회의 핵심은 발표와 토론이라고 생각한다. 다양한 수업을 통해 이번 학술대회가 대정부 그리고 산업 활성화를 모색하는 소중한 시간이 되기를 바란다”면서 “학술대회를 준비한 조직위원들과 학술대회에 참석하는 모든 분에게 깊은 감사의 말씀을 드린다”고 밝혔다.     이번 학술대회에는 2023 추계 학술대회 Best student presentation award와 논문 우수발표상 시상식, 그리고 공로패와 감사패 증정식이 이루어졌다.  또한 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 첨단장비 분야 우수 R&D 성과 공유회가 진행되었다. 이 자리에서는 첨단소재가공시스템 개발(한국생산기술연구원 김태곤 수석연구원), 모바일 플랫폼 기반 가공시스템 개발(한국기계연구원 노승국 책임연구원), 자율제조 및 장비 고도화를 위한 24년 첨단장비 분야 신규 과제 지원 동향(KEIT 심창섭 PD) 등이 소개됐다.     이와 함께 생산제조 분야의 최신 AI 기술 동향과 전망을 짚어보는 ‘생산제조 인공지능 강습회’와 생산제조 분야 박사학위 과정 학생을 대상으로 하는 ‘루키 생산제조 엔지니어 세션’이 마련되었으며, 이외에도 특별초청강연, 튜토리얼, 패널토의, 콜로퀴움 등이 다양하게 진행되었다. 콜로퀴움에서 DN솔루션즈(구 두산공작기계) 정대혁 상무는 ‘공작기계의 미래 : AI, 디지털, 신가공 공정’이라는 제목으로 발표하고, DN솔루션즈의 미래를 이끌어나갈 인재 채용 계획에 대해서도 소개했다. 정대혁 상무는 “제조업체에서 AI와 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지고 있으며, DN솔루션즈는 정밀하게, 빠르게라는 것에서 발전하여 솔루션을 제공하는 전문 기업으로 거듭나고 있다”고 밝혔다. DN솔루션즈는 2032년까지 기본적인 공작기계 제품 라인업에 더해 자동화 시스템, AI, 데이터 등 다양한 가공 솔루션, 소프트웨어 기술 등 네 가지 분야에서 글로벌 톱 3 솔루션 공급업체가 되기 위해 노력하고 있다. 또한 지속가능한 경쟁력을 갖추기 위해 서울과 창원에 있는 R&D 센터에 연구 개발 인력을 대폭 늘려 나갈 계획이다. LG전자 양희구 상무는 ‘제조업의 미래를 위한 AI Transformation (AX)’라는 제목의 기조강연에서 AI 및 데이터 기반의 생산 제조 기술에 대해 소개했다. LG전자 생산기술원은 스마트 팩토리 솔루션 플랫폼을 개발하고 공급하는 역할을 하고 있으며, 학계나 중소, 중견기업과 협업하여 생산성 향상을 위한 제조생산 솔루션 장비를 제공하고 있다. 양희구 상무는 “스마트 팩토리는 단순히 공장 중심이 아니라 제품개발, 협력사 생산, 운영 환경, 에너지, 물류 등 전체를 아우르는 시스템으로, 제조업의 미래”라고 밝혔다. 또한 “스마트 팩토리는 자동화된 로봇과 디지털 트윈으로 운영되는 공장으로 발전하고 있다”면서, AI를 활용하여 실제 현업에 적용하고 있는 사례들에 대해 소개했다.  또한 AI/데이터 기반 제조 기술을 주제로 한 패널토론도 이어졌다. 이번 학술대회에서는 ▲광에너지응용 ▲초정밀가공 ▲프린터블일렉트로닉스 및 센서 ▲금형 및 공구 ▲나노마이크로시스템  ▲로봇 및 자동화 ▲바이오/메디컬 ▲설계 및 CAE ▲폴리머 ▲진동 및 제어 ▲첨단공작기계 ▲그린생산시스템 ▲탄소융합 및 경량소재 ▲3D 프린팅 ▲제조 엔지니어링 ▲AI 융합 탄소중립 제조 ▲융합 생산 시스템 ▲DX FOMs 등 다양한 생산제조 기술 분야에 관한 연구논문이 발표되었다. 한편 행사 부스에는 강원대, 단국대, 스팀솔루션, DN솔루션즈, 생산기술연구원, 한국기계산업진흥회, 한국공작기계산업협회, 이지테크, 네오나노텍, 과학기술사업화진흥원, 한국전자기계융합기술원 등이 참여, 관련 제품과 기술을 소개했다.    ▲ 한국생산제조학회 역대 회장단 기념촬영      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 미래를 설계하는 제조산업의 디지털 전환 기술과 사례 개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향 디지털 기반의 연결과 통합을 위한 미래의 PLM TYM의 디지털 혁신 전략과 PLM/DX 추진 사례 산업 분야의 디지털 전환을 위한 비전 AI의 현재와 미래 AI 시대에 대응하는 멀티 CAD 협업 방안 생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현 3D CAD를 활용한 지능형 경량화/최적화 디지털 트윈 모델링 방안   INFOWORLD   People&Company 48　헥사곤 사이먼 화이트 로맥스 글로벌 제품 총괄 디렉터　시뮬레이션으로 동력계 개발을 더욱 쉽고 빠르게   Case Study 51　아울케미 랩스와 함께 살펴보는 공간 컴퓨팅의 미래　XR 콘텐츠 개발 과정에서 발견한 가능성과 교훈 54　운전 경험의 개인화를 추구하는 리비안　언리얼 엔진으로 새로운 디스플레이 UI에 모험 정신을 구현    New Products 56　대용량 파일을 효율적으로 처리하는 CAD/CAM/CAE 솔루션　ZW3D 2025 60　AI 지원 설계 환경 및 클라우드 협업 강화　NX 업데이트 63　생산성 높이고 비용 줄이는 치과용 3D 프린터　덴타젯 XL 84　이달의 신제품   Focus 64　엔비디아, “PC 기반의 AI가 다양한 분야서 새로운 기회 만든다” 66　한국생산제조학회 2024 춘계학술대회, 생산제조 분야의 최신 AI 기술 동향과 전망 소개 68　지식 공유와 성장이 있는 오토데스크 한국어 커뮤니티 제2회 커뮤니티 밋업 70　오라클, 오픈소스 DB에서 생성형 AI의 활용 위한 서비스 발표 72　젠하이저, 고품질 오디오와 AI 내세우며 회상회의 솔루션 시장 진출   On Air 74　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　스케치업을 활용한 통합 공간 디자인 프로세스 75　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　EDA와 MDA 통합 트렌드 및 전망   Column 76　책에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 사피엔스 80　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능과 디지털 지식 점퍼   Editorial 83　Think Different, 다르게 생각하라? 다른 것을 생각하라!   Culture 88　파리 노트르담 대성당 증강현실 특별전…손안에서 만나는 역사의 현장   86　New Books 90　News   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 95　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (8) / 최영석　캐디안 2024 SE의 디자인 센터 98　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　AI 전문가 에이전트 개발을 위한 LLM 기반 구조화된 JSON 데이터 RAG 및 생성하기 104　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (4) / 천벼리　향상된 테이블 기능 109　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (5) / 이소연　서드파티 연계 활용 – 폼드론 및 SIC_ALU   Reverse Engineering 112　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (8) / 유우식　목판본 고서 데이터베이스   Manufacturing 119　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (3) / 김수훈　제조산업에서 AR 기술의 혁신적 도입 지원하는 디오타   Analysis 122　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 이상현　맥스웰 및 모터캐드의 신규 연성 해석 기능 127　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (5) / 씨투이에스코리아　Abaqus/CAE용 가상 프로세스 체인 애드온 시뮤체인 130　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (12) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드   Mechanical 134　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (3) / 박수민　개선된 부품 모델링       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기