스트라타시스가 자사의 플래티넘 파트너인 프로토텍에 산업용 3D 프린터 F3300을 국내 최초로 공급했다고 밝혔다. 스트라타시스는 앞으로 프로토텍을 통해 다양한 산업군에 걸쳐 고품질의 대형 3D 프린팅 제작 서비스와 대량 부품 생산 설루션 제공에 박차를 가할 예정이다. FDM 방식의 산업용 3D 프린터인 스트라타시스 F3300은 대형 부품의 고속 제작이 가능하며, 정확도와 품질을 유지하면서 생산 효율을 높일 수 있도록 했다. 고속 생산과 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있는 특징을 지니고 있어, 고객이 대량 생산 및 복잡한 구조의 부품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있게 돕는다.     스트라타시스가 내세우는 F3300의 강점은 넓은 제작 공간과 재료 제어 기능이다. 제작 크기가 넉넉하여 대형 부품 제작에 유리하며, 재료의 사용량과 비용을 정밀하게 제어할 수 있어 연속적인 고품질 출력이 가능하다. 이를 통해 고객은 높은 품질의 부품을 일정한 품질로 대량 생산할 수 있으며, 제조 비용을 절감하고 생산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 다양한 소재 호환성을 제공해 산업별 맞춤형 설루션을 제시한다. 프로토텍은 이번 스트라타시스의 F3300 제공을 통해 판매뿐만 아니라 대형 3D 프린팅 제작 서비스 및 3D 프린팅 파트 대량 제작 서비스를 제공하게 되어 고객의 다양한 제조 니즈를 충족시킬 수 있게 됐다. 이를 통해 고객은 복잡하고 정밀한 부품을 대량으로 제작할 수 있으며, 항공우주, 자동차, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 최적화된 설루션을 제공받는다. 스트라타시스의 F3300은 2025년 1월 16일 프로토텍 오픈하우스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. 오픈하우스 행사에서는 F3300의 성능과 장점을 직접 체험할 수 있는 기회가 제공되며, 고객에게 대형 부품 제작 및 대량 생산에 대한 구체적인 설루션을 소개할 예정이다. 또한, 오픈하우스에서는 3D 프린팅의 최신 동향과 함께 프로토텍이 스트라타시스와의 파트너십을 통해 제공하는 3D 프린팅 제작 서비스와 기술 지원을 종합적으로 안내한다. 스트라타시스의 문종윤 지사장은 “이번에 공개된 F3300은 스트라타시스의 뛰어난 성능과 경쟁력을 여과 없이 보여준다”면서, “스트라타시스는 앞으로 단국대 내에 위치한 스트라타시스-단국대 첨단 융합 제조 센터와 공식 파트너사인 프로토텍에 설치된 대형 FDM 프린터인 F3300을 비롯해 국내 주요 플래티넘 파트너사와 고객에게 독자적인 3D 프린터 라인업을 선보이는 것은 물론, 보다 전문적인 적층 제조 기술 및 서비스를 제공해 글로벌 3D 프린팅 산업의 발전을 선도할 것”이라고 밝혔다.

모라이가 항공안전기술원(KIAST)과 항공기 안전 기술 고도화 및 항공운항의 안전성 강화를 위해 협력한다고 밝혔다.  양사는 이를 위해 12월 12일 항공안전기술원 본원에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 항공안전기술원과 모라이가 상호 보유하고 있는 인적･물적 자원 및 정보를 공유하고 협력하여, 항공기 운항안전에 있어 위험요소의 식별·분석을 위한 기술 개발, 연구자료 공유, 상호교류와 지원을 통해 항공안전을 증진하기 위한 협력 체계를 구축하는 데에 목적이 있다.  양사는 항공기 운항 중 발생할 수 있는 잠재적 안전 저해 요인을 식별하고 이를 체계적으로 분석하여, 사고 예방을 위한 기술적 기준을 마련하고 운항 안전성을 강화하기 위한 방안을 도출할 계획이다. 항공안전기술원에서 수집한 데이터를 기반으로 모라이의 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용할 수 있는 방안을 모색하여, 기존 항공 안전 관리 체계의 고도화를 위한 연구를 수행할 예정이다.   모라이는 자사의 유/무인 이동체 시뮬레이션 기술을 활용해 비행 자료 수집과 안전 저해 요인 분석을 위한 기술 지원을 제공하고, 관련 노하우를 항공안전기술원과 공유할 예정이다. 모라이는 현실 환경을 모사한 사실적인 디지털 트윈 환경을 제공하여, 이를 통해 가상 환경에서 다양한 테스트와 검증을 할 수 있으며, AI가 학습할 수 있는 데이터를 생성해 준다. 항공안전기술원은 수집된 비행 자료를 기반으로 안전 검토와 심층 분석을 수행하며, 분석 결과를 모라이와 공유하여 항공 안전 기술 개선에 기여할 예정이다. 또한, 양사는 항공 안전에 대한 인식을 제고하고 실질적인 기술 지식을 공유하기 위해 항공 안전 관련 세미나와 워크숍 등을 통해 협력의 폭을 확대할 계획이다.  이번 협약에 따라 모라이와 항공안전기술원은 항공기 운항 중 발생할 수 있는 다양한 안전 저해 요인을 공동으로 분석하며, 이를 통해 개선 방안을 도출할 계획이다. 모라이는 자사의 시뮬레이션 기술과 항공안전기술원의 안전 기술 연구 역량을 결합해 항공기 운항에 필요한 안전 기술을 고도화하고,향후 항공산업 전반에 적용 가능한 안전성 강화 기술을 개발할 예정이다.  모라이의 정지원 대표는 “모라이의 시뮬레이션 및 분석 기술을 활용해 항공안전기술원과 항공 안전을 강화할 수 있는 협력 기회를 갖게 되어 기쁘게 생각한다. 이번 협력을 통해 더욱 정밀한 항공 안전 관리 체계를 구축하고, 이를 바탕으로 항공 산업의 신뢰성과 안전성을 한층 높이며, 미래 항공 모빌리티의 발전에도 이바지할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.   

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 차세대 집적 회로(IC)의 설계 단계에서 칩의 공정상 결함이 있는지 체크하는 테스트 용이화 설계(Design-for-Test : DFT) 설루션인 ‘테센트 인시스템 테스트(Tessent In-System Test)’ 소프트웨어를 출시했다. 노후화 및 환경 요인으로 유발되는 Silent Data Corruption/Errors(SDC/SDE)와 같은 중요한 문제를 해결하기 위해 설계된 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 스트리밍 스캔 네트워크(Tessent Streaming Scan Network) 소프트웨어와 함께 작동하도록 설계된 인시스템 테스트 컨트롤러이다. 이러한 호환성을 통해 고객은 제품 수명주기 동안 시스템 내에서 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 적용할 수 있으며, 이를 통해 IC와 이를 구동하는 애플리케이션의 안정성과 보안, 완전한 기능을 유지할 수 있다. 지멘스의 테센트 미션모드(Tessent MissionMode)와 테센트 스트리밍 스캔 네트워크 소프트웨어의 성공을 기반으로, 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 테스트컴프레스(TestKompress) 소프트웨어로 생성된 결정론적 테스트 패턴의 원활한 통합을 가능하게 한다. 이를 통해 고객은 시스템 내 애플리케이션에 기존 IJTAG 및 SSN 기반 패턴을 재사용하는 동시에 전반적인 칩 구조 설계를 개선하고 테스트 시간을 단축할 수 있다. 지멘스의 테센트 인시스템 테스트 소프트웨어를 사용하면 고객은 테센트 테스트컴프레스와 SSN을 사용하여 생성된 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 업계 표준 APB 또는 AXI 버스 인터페이스를 통해 인시스템 테스트 컨트롤러에 직접 적용할 수 있다. 시스템 내에서 적용되는 결정론적 테스트 패턴은 사전 정의된 테스트 기간 내에서 최고 수준의 테스트 품질을 제공할 뿐만 아니라, 디바이스의 수명주기에 따라 테스트 내용을 변경할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 결정론적 패턴이 내장된 인시스템 테스트는 기존 테스트 인프라의 재사용을 지원하고 있다. 이러한 기능은 자동차, 항공우주, 의료 기기 등 안전이 중요한 애플리케이션에 중점을 둔 산업에 특히 중요하다.     지멘스 디지털 산업 소프트웨어의 앤커 굽타(Ankur Gupta) 디지털 설계 생성 플랫폼 담당 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “테센트 인시스템 테스트는 고객이 실리콘 수명주기 관리 목표를 달성하는 데 있어 중요한 진전”이라고 말하며, “노후화 및 환경적 요인이 설계에 큰 영향을 미치고 있다. 테센트 인시스템 테스트는 이러한 문제를 해결하는 스마트 설루션을 제공하여 궁극적으로 고객에게 향상된 성능, 보안 및 생산성을 제공한다”고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)의 댄 트록(Dan Trock) 수석 DFT 매니저는 “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 테스트 공정에서 이미 활용하고 있는 광범위한 테스트 인프라와 패턴을 데이터 센터 제품군에 재사용할 수 있다”면서, “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 데이터 센터에 대한 고품질 필드 테스트가 가능해졌다. AWS 고객은 이제 수명주기 동안 실리콘 디바이스를 지속적으로 모니터링하여 최고의 품질과 안정성을 갖춘 인프라와 서비스의 혜택을 누릴 수 있다”고 말했다.

    Asian Modelica Conference 2024에 다쏘시스템이 Platinum Sponsor로 참여합니다! 2024년 12월 12일(목) - 13일(금) 제주 ICC 호텔 Asian Modelica Conference 2024는 iVH(자동차공학연구소) 주관으로 올해 특별히 제주에서 개최됩니다.  특히, 자동차, 전자, 에너지, 항공방산 등 다양한 산업군에서 다쏘시스템의 Dymola 를 활용했던 연구와 프로젝트가 공유될 예정이니, Modelica 언어를 활용한 최신 기술에 대해 알아볼 수 있는 기회를 놓치지 마세요! 행사 자세히 보기 [개념 짚고가기 1] Modelica란? Modelica의 도구들은 효율적인 시뮬레이션 코드 생성을 위한 방정식을 통해 일을 처리하기 때문에, 분야에 국한되지 않습니다. 기계, 전기, 열 유동 분야의 다양한 애플리케이션을 다루도록 설계된 Modelica 라이브러리에 대해 알아보세요.  자세히 알아보기 [개념 짚고가기 2] 다쏘시스템 Dymola Dymola(Dynamic Modeling Laboratory)는 자동차, 항공우주, 로봇 공학, 프로세스 및 기타 응용 분야에서 사용할 수 있는 복잡한 통합 시스템의 모델링 및 시뮬레이션을 위한 완벽한 도구입니다. 복잡한 다분야 시스템 모델링과 분석 문제를 빠르게 해결할 수 있는 Dymola에 대해 알아보세요! 자세히 보기 다쏘시스템 솔루션에 대한 구매 문의 및 상담은 아래를 통해 자세히 안내해 드리겠습니다. 상담 문의하기

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7)   크레오 파라메트릭(Creo Parametric)을 사용하여 설계 프로세스 초기에 메커니즘 디자인(MDX) 및 모션 분석의 핵심 기능을 활용할 수 있다. 어셈블리 모델에 핀/원통/슬라이드/볼 또는 기어/캠/슬롯과 같은 기계적 연결을 가상으로 표현하여 모델의 운동학적 동작을 분석하고, 간섭 및 모션 범위를 빠르게 확인할 수 있다. 크레오 파라메트릭의 확장 기능인 메커니즘 다이내믹 옵션(MDO)은 어셈블리의 이동 구성 요소에서 힘과 가속도를 시뮬레이션하고 스프링, 모터, 마찰 및 중력과 같은 동적 영향을 평가하고 분석할 수도 있다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0에서 항공기 램 에어 터빈 모델을 이용하여 어셈블리 메커니즘을 구현하고 분석하는 방법을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   메커니즘 연결을 사용하여 구성 요소 조립 크레오 파라메트릭에서 어셈블리 컴포넌트의 동작을 위해서는 연결 구속이 필요하다. 어셈블리 컴포넌트의 실제 동작 조건과 자유도를 고려하여 핀, 원통, 슬라이드 및 볼 등 다양한 유형의 연결 구속을 지정할 수 있다. 그림에서 프로펠러가 회전만 하는 경우 어셈블리 제약 조건에서 연결 유형으로 핀(Pin)을 선택하고, 회전 축과 수직한 변환 평면을 지정하여 축을 기준으로 회전 자유도를 가지는 컴포넌트를 표현할 수 있다.      유압 실린더나 엔진 피스톤과 같이 축 방향으로 직선 운동을 하는 컴포넌트는 연결 유형으로 슬라이더(Slider)를 선택하고, 중심 축과 고정 회전 평면을 지정하여 축 방향으로 하나의 직선 자유도를 가지는 연결을 정의할 수 있다.     연결 구속이 정의되면 그래픽 화면에 별도 아이콘이 표시되어 연결 유형과 동작 방향을 직관적으로 확인할 수 있다. 볼(Ball) 구속은 점과 점을 구속하고 3축을 기준으로 3개의 회전 자유도를 가지는 동작을 표현할 수 있다. 어셈블리 배치에서 새로운 세트를 클릭하여 다중 연결 구속을 정의할 수도 있다.     원통(Cylinder) 구속은 원통의 축과 축을 선택하여 고정하고 회전과 축 방향의 변환 자유도를 가지는 동작을 표현할 수 있다. 그림과 같이 다른 구속과 다중으로 연결을 정의하면 강체의 축 방향 이동이 제한되어 회전 자유도만 유지된다.     사전 정의된 고정 제약 조건에서 연결 전환을 클릭하여 연결 구속으로 자동 변환할 수 있다.      그림과 같이 두 축과 회전 방향이 고정된 구속을 전환하여 직선 자유도를 가지는 슬라이더(Slider) 연결로 빠르게 정의할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조   오늘날 항공편을 이용하는 승객은 대부분 3D 프린팅된 항공기 부품과 함께 비행하고 있다. 과거에는 단순히 빠른 프로토타이핑을 위한 도구로만 여겨졌던 3D 프린팅이 이제는 더 똑똑하고, 저렴하며, 고성능의 최종 사용 파트를 생산하는 미래 지향적 기술로 자리매김했다. 이로 인해 다양한 산업 분야에서 3D 프린팅이 핵심적인 전략으로 떠오르고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   항공 산업에서 적층제조 기술 확장 항공우주 분야에서는 3D 프린팅 기술의 적용이 크게 다양해지고 있다. 예를 들어, GE의 리프(LEAP) 연료 노즐은 지름이 호두만한 작은 부품이지만 GE 역사상 가장 혁신적인 기술 중 하나로 꼽힌다. 또한, 에어버스(Airbus)의 항공기 객실 내부 부품처럼 기능적이면서도 미적으로 완벽해야 하는 구성 요소에도 3D 프린팅이 활용되고 있다.   GE 항공과 머티리얼라이즈의 협력 : LEAP 연료 노즐 혁신 약 8년 전, GE 항공(GE Aerospace)의 션 키스(Sean Keith) 엔지니어링 매니저는 적층제조(AM) 기술 도입을 설명하며, 리프 연료 노즐과 머티리얼라이즈 소프트웨어가 생산 전반에 걸쳐 디지털 스레드 역할을 했다고 밝혔다. 최근 GE 항공은 2024년 3분기 실적에서 6%의 매출 성장과 28%의 수주 증가를 발표했다. 특히, 3D 프린팅 기술이 적용된 CFM 리프 엔진에 대한 수요가 급증하면서 백로그(backlog)가 1만 대를 넘겼다. 이 엔진은 에어버스 A320 네오, 보잉(Boeing) 737 맥스, 코맥(COMAC) C919 항공기에 탑재된다.     AM의 성숙과 저비용 항공기 파트 제조 이러한 성공 사례는 적층제조가 제조 기술로서 상당히 성숙했음을 보여준다. 이제 항공기 제조업체와 유지보수 운영자(MRO)는 저위험 항공기 부품에 3D 프린팅 기술을 적용함으로써, 탈중앙화된 주문형 제조의 잠재력을 극대화하고 있다.   저위험 파트에서 시작하여 AM 가치 극대화 항공 산업은 적층제조가 가장 높은 가치를 제공하는 영역에 집중하고 있다. GE의 라프 연료 노즐과 같은 응용 사례는 가벼운 무게와 기능 통합 측면에서 중요한 이점을 제공하며, 기존 기술의 한계를 뛰어넘었다. 또한, 좌석 베젤, 하우징, 인테리어 트림, 덕트 등 금속으로 인쇄되는 다양한 부품도 3D 프린팅의 이점을 살려 긍정적인 비즈니스 사례를 만들어내고 있다.   디지털 인벤토리와 주문형 파트 생산 항공사는 필요한 부품을 필요한 시점에만 인쇄하여 재고 비용을 줄이고, 구형화 및 공급 지연 위험을 감소시킬 수 있다. 이 방법은 최소 주문 수량의 제한 없이 필요한 파트만 주문할 수 있어 비용 절감과 폐기물 감소에 기여한다.   수리로 비용 절감 항공기 부품 중 자주 손상되는 다도 패널(dado panel)과 같은 경우에는 부품을 교체하는 것보다 수리하는 것이 더 경제적이다. 이러한 수리 방식은 시간도 절약할 수 있어 항공기의 비싼 운행 중지 시간을 최소화할 수 있다.   적층제조의 최적화된 활용 방안 찾기 머티리얼라이즈와 같은 인증된 적층제조 공급업체가 비행 준비 완료된 부품을 지속적으로 제조하고 있으며, 이를 통해 항공 제조업체와 MRO는 3D 프린팅의 유연성과 민첩성을 극대화하고 있다. 하지만 처음 적층제조를 도입하는 기업은 어떤 응용 사례가 가장 효율적이고 비용 면에서 유리한지 알기 어려울 수 있다. 머티리얼라이즈는 항공기 제조업체가 적절한 적층제조 활용 방안을 찾아 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는 파트너로 자리 잡고 있다.   항공기 부품 제조의 새로운 기준 설정 머티리얼라이즈와 GE 항공의 협력 사례는 3D 프린팅 기술이 항공기 제조에 미치는 긍정적인 영향을 보여준다. 이는 항공 부품 제조에서 적층제조 기술이 새로운 기준을 설정하고, 항공사의 공급망을 더욱 유연하고 효율적으로 만드는 데에 기여하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다쏘시스템코리아가 지난 10월 30일 기자간담회를 개최하고, 디지털 혁신을 위한 전략과 국내 고객과의 협업 사례 및 2025년 전략과 비전을 발표했다. 한국을 찾은 다쏘시스템의 파스칼 달로즈 CEO는 이 자리에서 가상과 현실을 연결하는 버추얼 트윈 기술과 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 주요 산업의 디지털 전환을 선도하고 지속 가능한 혁신을 추구할 것이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     산업 혁신과 지속 가능성을 위한 기술의 미래 제시 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal Daloz) CEO는 “가상과 현실 세계를 연결하는 기술로 전 세계 고객에게 가치를 제공하겠다”는 비전과 함께 자사의 전략 및 가상화 기술의 역할에 대해 설명했다. 파스칼 달로즈 CEO는 다쏘시스템에서 35년 동안 연구개발, 전략, 제품 관리 등 다양한 직책을 맡아왔으며, 2024년 초 CEO로 취임했다. 달로즈 CEO는 “다쏘시스템은 물리적 특성과 가상화 기술을 결합한 플랫폼으로 지속 가능한 혁신의 미래를 제시한다”고 전했다. 이러한 기술을 통해 전 세계 36만 5000여 고객사와 협력하며, 매년 약 20만 명의 학생을 대상으로 교육 프로그램을 제공한다는 것이 다쏘시스템의 설명이다. 달로즈 CEO는 “디지털화가 데이터를 파일로 전환하는 과정이라면, 가상화는 디지털 데이터를 최적화해 다양한 활동으로 연결하는 것이 차이”라면서, 가상화를 통해 현실과 가상을 연결하는 버추얼 트윈(virtual twin) 기술을 강조했다. 다쏘시스템은 제조, 헬스케어/생명과학, 도시/인프라 등 세 가지 핵심 사업 영역에서 버추얼 트윈 기술을 적용하고 있으며, 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 통해 현실과 가상을 연결할 수 있도록 한다.   ▲ 다쏘시스템 파스칼 달로즈 CEO   또한, 달로즈 CEO는 인공지능(AI)와 소프트웨어 중심의 제품 개발에 대한 기대도 나타냈다. 그는 “인공지능은 부품 조립 자동화, 요구사항 기반 설계 자동화 등 다양한 혁신을 가능하게 한다. 다쏘시스템은 인공지능을 활용하여 제품 설계 및 성능 개선을 실현하고 있으며, 인공지능과 버추얼 트윈 기술을 결합해 자율주행차와 같은 소프트웨어 중심 제품의 개발과 운영에 기여하고 있다”고 전했다.   디지털 전환과 지속 가능성 선도하며 성장 추구 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 취임 후 2년간 꾸준한 성장과 혁신을 이뤄내며 국내 산업의 디지털 전환을 지원하고 있다면서, 최근의 주요 성과를 소개했다. 다쏘시스템코리아는 약 2만 2000개의 국내 고객사를 보유하고 있으며, 41개 파트너사와 협력하고 있다. 300여 명의 직원이 서울 본사와 창원, 대구에서 근무 중이다. 정운성 대표이사는 “대구 지사는 다쏘시스템의 동북아시아 유일 R&D 센터로 조선 및 해양 분야에 특화되어 있으며, 창원 지사는 3D익스피리언스 이노베이션 센터로서 경남 지역 강소 제조기업의 지속 가능한 성장과 인재 육성을 지원하고 있다”고 전했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사   정운성 대표이사는 2025년에도 디지털 전환을 통해 경제적 불확실성을 극복하겠다면서 주된 전략으로 ▲디지털 전환의 동반자 역할 강화 ▲AI 기반 버추얼 트윈 제공 ▲사람 중심의 경험 창조 등을 소개했다. 국내 기업의 혁신을 지원하기 위해 글로벌 베스트 프랙티스를 지속적으로 제공하고, 축적된 기술과 노하우를 통해 더욱 정교한 AI를 적용한 3D익스피리언스 플랫폼을 제공하며, 데이터 사이언스와 AI를 활용해 인간과 자연, 제품이 조화롭게 공존하는 지속 가능한 비즈니스를 실현하겠다는 것이다. 다쏘시스템은 자동차, 항공, 조선해양 등 전통적으로 강점을 가진 제조 분야에서 홈&라이프스타일, 식품, 소비재, 생명과학/헬스케어, 도시/인프라 등 새로운 산업으로 확장하면서 디지털 전환을 지원하고자 한다. 이번 기자간담회에서는 국내 고객사례로 현대로템과 오르비스이앤씨가 소개됐다. 현대로템은 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 활용해 디지털 팩토리 및 AI 개발 로드맵에 기반한 혁신 제조 공정 구축을 추진하고 있다.  오르비스이앤씨는 다쏘시스템의 클라우드 플랫폼과 버추얼 트윈 기술을 활용해 건설 산업의 경계를 허물고 참여자 간 실시간 협업이 가능한 통합 생태계를 구축했다.   ▲ 현대로템 의장연구팀 조용성 팀장   ▲ 오르비스이앤씨 김재원 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 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.