캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP 코리아가 AI 기반 기술과 게이밍 노하우를 결합한 새 노트북 ‘하이퍼엑스 오멘 15(HyperX OMEN 15)’, ‘하이퍼엑스 오멘 맥스 16(HyperX OMEN MAX 16)’과 ‘하이퍼엑스 오멘 맥스 45L(HyperX OMEN MAX 45L)’ 데스크톱, 그리고 하이퍼엑스 게이밍 기어 라인업을 국내에 공개했다. HP는 프리미엄 게이밍 브랜드 ‘오멘(OMEN)’과 게이밍 주변기기 브랜드 ‘하이퍼엑스(HyperX)’를 중심으로 PC와 기어, 액세서리를 아우르는 게이밍 포트폴리오를 운영해 왔다. 이번에 HP는 오멘과 하이퍼엑스를 ‘하이퍼엑스’라는 하나의 게이밍 브랜드로 통합해 하드웨어와 주변기기, 소프트웨어 전반에 걸쳐 보다 일관된 사용 경험을 제공하겠다는 방향을 밝혔다. HP는 브랜드 통합을 통해 게이머가 선택과 설정에 들이는 부담을 줄이고, 플레이에 더욱 집중할 수 있는 환경을 만들어 간다는 방침이다.     HP가 선보인 하이퍼엑스 오멘 15는 이동성과 성능의 균형을 바탕으로, 다양한 환경에서 안정적인 플레이를 지원하는 게이밍 노트북이다. 최대 170W의 총 플랫폼 전력을 지원해 고사양 게임과 고주사율 플레이 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다. 또한, 최대 인텔 코어 울트라 9 275HX 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU를 포함한 다양한 구성 옵션을 지원해, 높은 프레임과 빠른 반응성을 구현한다. AI 기반 게이밍 설루션 오멘 AI(OMEN AI)는 게임별 환경에 맞춰 시스템, 하드웨어, 게임 설정을 원클릭으로 조정해 설정 부담을 줄이고 플레이 집중도를 높인다. 여기에 오멘 템페스트 쿨링(OMEN Tempest Cooling) 아키텍처를 적용해 높은 냉각 성능을 제공하며, 인텔과 공동 개발한 팬 클리너(Fan Cleaner) 기술을 통해 주기적으로 팬 회전 방향을 변경해 먼지 쌓임을 방지하고 장시간 사용 시에도 성능 저하를 최소화한다. 하이퍼엑스 오멘 맥스 16는 HP 게이밍 노트북 포트폴리오의 상위 라인업을 대표하는 프리미엄 게이밍 노트북이다. 고성능 게이밍 환경에서 안정적인 퍼포먼스와 몰입감을 제공하는 하이엔드 모델로, AI 기반 최적화(오멘 AI) 및 오멘 게이밍 허브(OMEN Gaming Hub)와의 연계를 통해 사용자 세팅 부담을 줄이고, 게임 환경에 맞춘 플레이 경험을 지원한다. 또한 하이퍼엑스 감성을 반영한 디자인 요소와 생태계 호환성 측면에서도 PC–기어–소프트웨어가 자연스럽게 연결되는 게이밍 경험을 강화했다. 함께 공개된 하이퍼엑스 오멘 맥스 45L은 고사양 게임과 스트리밍, 콘텐츠 제작을 동시에 고려한 하이엔드 데스크톱 모델이다. 고성능 부품 구성과 강력한 냉각 구조를 기반으로 고부하 작업 환경에서도 안정적인 구동을 지원하며, 확장성과 커스터마이징을 고려한 설계를 통해 다양한 세팅에 유연하게 대응한다. HP는 하이퍼엑스 오멘 맥스 45L을 통해 하이엔드 게이머와 스트리머, e스포츠 환경을 아우르는 장시간 고부하 플레이 기준의 프리미엄 데스크톱 경험을 제시한다는 계획이다. HP는 하드웨어 경쟁력과 함께 오멘 AI와 오멘 게이밍 허브를 중심으로 한 소프트웨어 완성도도 강조했다. AI 기반 최적화는 게임과 시스템 환경에 맞춰 설정을 정교하게 조정해 플레이 컨디션의 일관성을 높인다. 이를 통해 초보 사용자부터 숙련된 게이머까지 각자의 플레이 스타일에 맞는 세팅을 보다 직관적으로 적용할 수 있다. HP는 이러한 소프트웨어 기반 최적화를 통해 하드웨어 성능을 보다 효율적으로 활용하고, 장시간 플레이 환경에서도 안정적인 퍼포먼스를 이어갈 수 있도록 지원하고 있다. 이와 더불어, HP는 하이퍼엑스 게이밍 기어를 통해 입력 장치와 오디오 등 플레이 체감 요소까지 포함한 경험 완성도를 강화했다. PC 성능뿐 아니라 연결 안정성, 반응 속도, 설정 편의성 등 실제 플레이에 영향을 주는 요소들이 하나의 환경에서 자연스럽게 작동하도록, 하드웨어·소프트웨어·기어 간 연동 관점에서 생태계를 확장해 나갈 계획이다. HP 코리아의 김대환 대표는 “게임은 이제 단순한 여가를 넘어, 전 세계 이용자들을 연결하고 새로운 문화와 산업을 만들어가는 하나의 플랫폼이 됐다. 오늘날 게이머는 플레이어에 머무르지 않고, 콘텐츠 크리에이터이자 스트리머로 활동하며 경험을 확장하고 있다”면서, “HP는 이러한 변화 속에서 성능 경쟁 그 자체보다, 게이머가 몰입하고 자신을 표현할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있다”고 전했다.

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

펑션베이가 지난 10월 13일 ‘2025 리커다인 유저 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 콘퍼런스에서는 모델링 속도 개선, 해석 정확도 및 활용성 강화, 결과 분석 용이성 등을 중점으로 다물체 동역학 해석 설루션 리커다인 2026(RecurDyn 2026) 버전의 신기능을 소개했다. 또한 입자법 기반 CFD(전산 유체 역학) 소프트웨어인 파티클웍스 8.2(Particleworks 8.2) 버전의 기능 개선과 함께 사용자 서브루틴의 활용법, 모터 모델링 및 제어 기법, 하모닉 드라이브의 MFBD(유연 다물체 동역학) 해석 기법 등의 기술 발표가 이뤄지는 등 엔지니어링 시뮬레이션 기술의 최신 동향과 적용 사례를 전했다. ■ 정수진 편집장     해석의 신뢰도와 사용자 편의성 강화한 리커다인 2026 펑션베이 기술사업팀의 김진수 수석은 펑션베이가 자체 개발하고 있는 리커다인 2026의 핵심 기능을 소개했다. 사용자 모델링 효율과 해석 정확도를 강화한 이번 버전은 접촉(contact), 조인트(joint), 요소(element) 등 물리 현상 재현 능력을 고도화하고, 최신 AI 기술을 도입해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다. 우선, 해석의 신뢰도를 좌우하는 접촉 기능이 향상됐다. 패치 사이즈의 하한 제한을 없애 미세한 설정이 가능해졌으며, 이를 통해 더욱 정교한 지오메트리 조정이 가능하다. 특히 지오 콘택트(geo contact)에는 ‘단위 면적당 강성’과 ‘압력 스플라인’ 입력 방식이 추가되어, 브레이크 패드와 같이 면적에 따라 압력이 변하거나 비선형적 압력 관계를 가진 모델의 해석 정확도가 높아졌다. 조인트 영역에서는 스크류 조인트에 프리로드 기능을 추가해 오일 피스톤 등의 마찰 거동을 현실적으로 구현하며, 유연체(FFlex) 해석 시 더미 보디의 질량을 자동 보정해 물리적 간섭을 최소화했다. 주목할 점은 생성형 AI 기술의 도입이다. 리커다인 2026은 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 ‘리커다인 어시스턴트’ 베타 버전을 탑재했다. 김진수 수석은 “복잡한 표현식(expression) 예제 생성이나 사용법 안내를 AI가 지원함으로써 모델링의 진입 장벽을 낮췄다”고 설명했다. 후처리(포스트 프로세싱)의 효율도 개선됐다. 애니메이션 일시 정지 상태에서 즉각적인 파라미터 확인과 노드 데이터 추적이 가능해졌고, 최대 5개 주파수의 진동 모드를 동시에 비교 재생하거나 셸(shell) 요소의 두께 위치별 응력을 확인하는 기능이 추가됐다. 이 외에도 내구 해석 결과 통합, 2배 빨라진 기어 해석용 패치 구속 모델링 등을 통해 엔지니어의 업무 생산성을 높이는 데 주력했다.   ▲ 리커다인 2026에서 베타로 탑재된 LLM 기반의 AI 어시스턴트   입자 해석의 정밀도·효율 높인 파티클웍스 8.2 펑션베이가 국내 공급하는 입자법 기반 CFD 소프트웨어인 파티클웍스는 지난 10월 8.2 버전을 선보였다. 펑션베이 기술사업팀의 김태영 책임은 “이번 업데이트는 기체와 액체의 상호작용을 다루는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기능의 고도화와 대규모 해석을 위한 전용 모델 도입, 열 해석 영역 확장을 통해 정확도와 효율을 강화했다”고 밝혔다. 가장 큰 변화는 기체와 액체 간의 양방향(2-way) 커플링 지원이다. 뭉쳐진 유체인 액적과 LBM 격자 간의 상호작용을 직접 계산하여, 액적과 기류가 서로 주고받는 영향을 반영할 수 있다. 이를 통해 빗방울이나 소방수 살포 같은 복잡한 유동을 더욱 현실적으로 모사할 수 있게 됐다. 눈이나 먼지가 쌓이는 현상을 다루는 ‘부착/적층 모델’도 추가됐다. 파티클웍스 8.2에서는 해석 효율이 더욱 개선됐다. FVM(유한체적법) 연동 시 MPS는 싱글, FVM은 더블 프리시즌으로 계산하는 하이브리드 방식을 도입해 속도와 안정성을 확보했다. 김태영 책임은 “불필요한 격자 생성을 줄이고 결과 파일 크기를 최대 85% 축소해 대용량 해석의 부담을 덜었다”고 설명했다. 또한 억 단위 입자를 처리하는 토목·해일 해석용 ‘EIMPS’ 모델을 도입해 메모리 효율과 속도를 높였다. 열 해석 분야에서는 고체-액체-기체 간 상호 열전달을 단일 솔버로 통합 지원하며, 방향별 열 전도도 입력 기능을 더해 복합적인 열전달 현상을 정밀하게 해석할 수 있게 됐다.   동역학 해석의 한계 극복 위한 기술과 사례 소개 이번 콘퍼런스에서는 리커다인의 기술적 깊이와 확장성을 선보이는 발표와 함께 자동차, 로보틱스, 전력 설비, 인공위성 등 다양한 산업 분야의 활용 사례가 소개됐다. 펑션베이 기술사업팀의 이정한 수석은 ‘리커다인 유저 서브루틴(user subroutine) 사용법’을 주제로, 파도의 힘과 같은 특수 물리 현상을 사용자가 직접 구현하거나 복잡한 모델을 수식화하여 해석 속도를 단축하는 노하우를 공유했다. 장성일 책임은 ‘코링크(CoLink) 모터 드라이버를 연동한 모터 모델링’ 기법을 소개하면서, 기계와 제어 시스템이 결합된 메카트로닉스 분야로의 기술 확장을 강조했다. 전용우 팀장은 로봇 구동계의 핵심인 ‘하모닉 드라이브(harmonic drive)의 모델링 및 정밀 해석 기법’을 발표하면서, 해석 시간 단축과 정확도 확보를 동시에 달성하는 해법을 제시했다. 펑션베이는 이들 발표를 통해 리커다인이 다룰 수 있는 CAE 기술의 스펙트럼과 해결 능력을 포괄적으로 제시했다. 또한, 동역학 해석을 넘어 복합 물리 현상과 정밀 제어 시스템까지 아우르는 통합 설루션으로 나아가고자 하는 리커다인의 미래 방향성을 제시했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 펑션베이 주요 특징 : 지속적인 솔버 개발을 통해 접촉 기능 및 Joint, Force 기능 향상, MFBD 후처리와 제어 코시뮬레이션 안정성 개선, 다양한 산업군 맞춤 툴킷의 기능 개선 등 사용 환경(OS) : 64비트 윈도우 10/11    2025년 11월, 리커다인 2026(RecurDyn 2026)이 새롭게 출시되었다. 지속적인 솔버 개선을 통해 이번 버전에서도 다양한 솔버 관련 기능이 강화되었다. 접촉 성능과 Joint, Force의 기능 향상이 이루어졌으며, 유연체를 포함한 동역학 모델의 후처리가 강화되었다. 또한, 다양한 산업군 별 툴킷의 지속적인 개발을 통해 이번에도 다양한 기능 개선이 이루어졌다. 이러한 개선 사항을 좀 더 자세히 소개하면 다음과 같다.   솔버 접촉(Contact) 리커다인의 강력한 접촉 요소인 지오 콘택트(Geo Contact)의 다양한 성능이 향상되어, 더욱 정밀한 접촉 해석이 가능해졌다. Contact Stiffness 타입이 추가되어 다양한 방법으로 접촉 특성을 정의할 수 있게 되었다.   그림 1. Stiffness 타입 추가 : per Area, Pressure Spline   또한, 접촉 해석의 정밀도를 더욱 향상시켰다. 특히, 더 작은 크기의 접촉 패치(patch)를 사용할 수 있도록 하여 접촉면을 세밀하게 정의할 수 있게 되었으며, 이를 통해 해석의 정확도를 높일 수 있게 되었다. 또한, 구(sphere) 형상에 대한 접촉 정의 시 다중 접촉점 옵션이 새롭게 추가되어, 다양한 조건에서 보다 정밀한 접촉 및 마찰 해석이 가능해졌다. 리커다인 2026에서는 리커다인 프로페셔널(RecurDyn Professional)의 모든 접촉 개체에 대해 사용자가 정의한 조건에 따라 활성화 혹은 비활성화할 수 있는 옵션이 추가되었다. 이를 통해 추가적인 모델링 수고 없이, 해석 중에도 조건에 따라 편리하게 접촉을 활성화 또는 비활성화할 수 있게 되었다.   그림 2. 접촉의 조건부 활성화 지원   조인트(Joint) 및 포스(Force) 리커다인의 부력 기능인 Buoyancy Force에 SMP(symmetric multiprocessing)를 적용하여, 해석 모델에 따라 65% 이상의 해석 속도 개선이 이루어졌다.   그림 3. SMP를 이용하여 부력의 계산 속도 향상   또한, 조인트 마찰력에 수직방향의 PreForce를 적용할 수 있어, 억지 끼움 상태에서의 마찰력을 효과적으로 모사할 수 있게 되었다. Screw Joint의 마찰력 계산 알고리즘도 개선되어 나사산 방향의 마찰력을 더욱 정확하게 계산할 수 있다.   MFBD(Multi Flexible Body Dynamics) 후처리 기능 해석 결과를 확인하는 후처리에서 컨투어(contour) 기능이 개선되었다. 특정 노드의 결과 값 변화를 그래프로 확인할 수 있게 되어, 여러 노드에 대한 결과 값 변화를 시각적으로 한 눈에 분석할 수 있다.   그림 4. 여러 노드에 대한 결과값 변화를 시각적으로 분석   외부 메시에 대한 품질 체크 메시(mesh)에 대한 품질 체크(quality check) 기능이 유연체의 편집 모드에서 사용할 수 있게 확장되었다. 이를 통해 외부 소프트웨어에서 생성하여 가져온 메시 데이터에 대해서도 품질 체크를 수행할 수 있게 되었다.   제어(Control) 시뮬링크 코시뮬레이션 리커다인의 General CoSim 기능을 이용하여 시뮬링크(Simulink)와 코시뮬레이션(co-simulation)을 수행할 때, 리커다인의 클라이언트 블록의 파라미터가 자동으로 세팅되도록 개선되었다. 이를 통해 코시뮬레이션 설정 과정에서 사용자 오류를 줄이고, 해석 안정성을 높일 수 있다.   툴킷(Toolkit) DriveTrain 기어 전용 모델러를 제공하는 GearKS는 이론 기반의 기어 전용 접촉을 통해 정확한 트랜스미션 에러(transmission error)를 예측할 수 있다. 이번 리커다인 2026에서는 접촉 계산 시 Damping Exponent를 사용할 수 있게 개선되어, 보다 상세한 접촉 모델링이 가능해졌다.   Durability 하나의 모델에 대해 서로 다른 해석 조건을 가진 각각의 해석 결과를 결합하여 피로 해석을 수행할 수 있도록 기능이 개선되었다. 각각의 해석에서 계산된 Stress/Strain Recovery 결과를 Stress/Strain 히스토리 파일로 저장하고, 이를 결합하여 피로 해석을 수행할 수 있다.   Gear 유연체 웹(web)을 포함하는 기어를 생성할 때 Patch Constraint를 활용할 수 있는 기능이 새롭게 추가되었다. 사용자는 FDR 대신 Patch Constraint를 이용하여 유연체 웹을 포함하는 기어를 쉽게 생성할 수 있다. 특히, Patch Constraint를 활용해 생성한 웹 기어는 적절한 파라미터 설정을 통해 기존 FDR 방식 대비 최대 2배 빠른 계산 속도를 제공한다.   그림 5. Patch Constraint를 이용한 웹기어 생성   Tire 리뉴얼 리커다인 2026의 Tire 툴킷이 대대적으로 리뉴얼되어 타이어 해석 환경이 한층 향상되었다. 이번 업데이트를 통해 최신 MF-TIRE-2406 라이브러리를 지원하며, GTire Group으로 통합되어 단일 환경에서 다양한 타이어 모델(예 : Fiala Tire)을 설정할 수 있다. 새로운 GTire Group은 ISO-Axis 기반 좌표계를 적용해 국제 표준에 맞는 타이어 자세 정의를 지원하며, 접촉점/휠 센터 기준의 Force Display 선택이 가능해졌다. 또한, 이와 함께 해석 결과에 접촉점 및 접촉력 데이터가 추가되었으며, 다양한 노면 모델 지원으로 실제 주행 조건을 보다 정밀하게 반영할 수 있게 되었다.   그림 6. ISO-Axis 기반 좌표계를 활용한 타이어 생성     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 2025년 10월 부산 벡스코에서 열리는 조선·해양 산업 전문 전시회인 ‘코마린(KORMARINE) 2025’에 참가한다고 밝혔다. 1980년에 첫 선을 보인 이래 올해로 24회째를 맞이하는 코마린은 대한민국 최대 규모의 조선·해양·에너지 산업 전문 전시회로 자리 잡았다. 올해는 ‘에너지 전환과 탄소중립’이라는 공동 과제에 대해, HD현대, 삼성중공업, 한화오션 등 대한민국을 대표하는 조선 기업을 비롯해 스웨덴, 네덜란드 등 15개국 이상이 국가관 형식으로 참가해 첨단 기술을 선보일 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 코마린 2025에서 ‘넷제로 시대의 항해, 디지털 전환과 회복탄력성을 위한 임팩트’라는 주제를 기반으로, 조선·해양 산업이 당면한 핵심 과제인 탄소중립(Net-Zero), 디지털 전환(Digital Transformation), 운영 회복탄력성(Operational Resilience)에 대응할 수 있는 포괄적 설루션을 전시한다. 슈나이더 일렉트릭은 글로벌 시장에서의 경험과 노하우를 바탕으로, 해양 산업의 고객들이 효율과 안정성, 지속가능성을 동시에 확보할 수 있도록 지원할 예정이다.     먼저 탄소중립 존에서는 슈나이더 일렉트릭의 IoT 기반 디지털 설루션인 에코스트럭처(EcoStruxure)를 활용한 마린 설루션을 그래픽월을 통해 만나볼 수 있다. 이 그래픽월에서는 해양 업계의 에너지 효율을 높이는 슈나이더 일렉트릭의 다양한 제품군과 통합 에너지관리 서비스를 한 눈에 확인 가능하다.   또한 슈나이더 일렉트릭의 통합 전력 관리 플랫폼인 ‘에코스트럭처 파워 모니터링 엑스퍼트(EcoStruxure Power Monitoring Expert : PME)’가 소개된다. PME는 선박과 해양 플랜트의 전력 소비를 실시간으로 모니터링하고, 에너지 사용 패턴을 분석해 효율을 극대화할 수 있는 디지털 플랫폼이다. 이를 통해 운영자는 불필요한 에너지 낭비를 줄이고, 탄소 배출을 최소화할 수 있다. 특히 IMO(국제해사기구)의 환경 규제가 강화되는 상황에서, PME는 조선·해양 기업이 국제 규제 기준을 충족하면서 동시에 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕는다. 운영 회복탄력성 존에서는 안정적인 전력 공급과 긴급 상황 대응을 위한 핵심 설루션이 전시된다. 차폐형 고체 절연 시스템에 기반한 ‘프림셋(PremSet)’은 차세대 고압 (MV) 스위치 기어로, 가압 발생 시에도 사고가 발생하지 않으며 물이 프림셋 주변으로 차올라도 정상적인 운전이 가능하다. 또한 해양 산업의 까다로운 환경에서도 안정적인 전력을 보장하는 단상 UPS 설루션도 만나볼 수 있다. 이는 선박 및 통신 장비의 연속 가동을 지원하며, 소형 설비에도 최적화된 전원 보호 기능을 제공해 해양 산업 전반에 걸쳐 신뢰성 있는 운영을 가능하게 한다. 디지털 전환 존에서는 대표적으로 ‘마스터팩트MTZ 액티브(MasterPacT MTZ Active)’를 선보인다. 마스터팩트MTZ 액티브는 즉각적인 대응 능력을 갖춘 디지털 차단기로, 고장이나 이상 상황 발생 시 신속히 문제를 차단해 선박 및 해양 플랜트의 연속 가동을 지원한다. 디지털 기반의 아키텍처를 통해 원격 진단과 업그레이드가 가능해 유지관리 효율성 또한 높다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 이와 함께 지난 6월에 출시한 프로페이스(Pro-face)의 HMI ‘GP6000’도 확인 가능하다. GP6000은 산업 자동화 현장에서 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어하는 HMI 설루션으로, 다양한 화면 사이즈와 모듈형 구조, 높은 해상도 및 디스플레이 품질을 바탕으로 최적의 구성과 성능을 제공하는 최신형 인터페이스 제품이다. 고객의 요구에 맞춰 어드밴스드 모델과 스탠다드 모델 두 가지로 구분되어 있으며, 어드밴스드 모델은 올해 말 출시될 예정이다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 권지웅 대표는 “조선·해양 산업은 글로벌 에너지 전환과 탄소중립 실현을 위한 중요한 산업군이며, 무엇보다 안정적이고 효율적인 운영이 요구되는 분야”라며, “슈나이더 일렉트릭은 글로벌 리더십과 현지 경험을 기반으로 디지털 전환, 에너지 최적화, 운영 회복탄력성을 실현할 수 있는 임팩트 설루션을 제공함으로써 고객이 지속가능성과 경쟁력을 동시에 확보하도록 지원하겠다”고 말했다.

KRISO, 전기추진 상반회전 파워트레인 개발 방향   선박해양플랜트연구소(KRISO)가 HD현대일렉트릭, HD한국조선해양 등과 함께 세계 최초로 기어 없는(gearless) 상반회전 전기추진 파워트레인 개발에 착수했다. 이번 사업은 산업통상자원부 주관으로 총 276.6억 원의 사업비를 투입해 2028년 12월까지 진행되며, HD현대일렉트릭, HD한국조선해양, 한국기계연구원, 한국조선해양기자재연구원 등 산·학·연 17개 기관이 참여한다. 기존 상반회전 추진시스템의 복잡한 기계 장치와 유지 보수 문제를 해결하고, 선박 추진효율을 극대화하는 것을 목표로 한다. 이번에 개발하는 파워트레인은 두 개의 프로펠러를 전동기로 개별 제어하여 기어 없이 반대 방향 회전(상반회전)을 구현한다. 이는 앞쪽 프로펠러가 흘려보내는 회전 에너지를 뒤쪽 프로펠러가 다시 받아 추진효율을 높이는 방식이다. 기존 시스템의 기어, 윤활, 냉각 장치 등을 제거하여 구조를 단순화하고, 시스템 신뢰성과 유지관리 편의성을 대폭 향상시켰다. KRISO는 이 기술을 15MW급 전기추진 선박에 최적화하여 개발한 후, 자체 연구 인프라를 활용해 고효율성과 신뢰성을 실증할 계획이다. 또한, 선급 인증 및 국제 표준화를 추진해 글로벌 기술 주도권을 확보할 방침이다. 연구책임자인 김명수 선임연구원은 이 기술이 전기 에너지를 효율적인 추진 동력으로 전환하여 친환경 전기추진 선박의 실용성을 높이는 핵심 기술이 될 것이라고 밝혔다. 이번 기술 혁신은 상선 시장의 전기추진 분야에 새로운 패러다임을 제시하고, 국내 선박 추진시스템의 독립과 자립화를 촉진할 것으로 기대된다. 나아가 탄소중립을 추구하는 미래 조선산업의 경쟁력을 강화하는 기술적 토대가 될 것으로 전망된다.  

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5)   최근 다쏘시스템의 구조해석 소프트웨어인 아바쿠스(Abaqus)는 마모 현상을 보다 정밀하게 모델링하고 예측할 수 있도록 Contact Wear 기능을 도입하였다. 접촉해석에 Archard 마모 모델을 통합하여, 반복 접촉에 따른 재료 손실을 계산할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서는 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용하여 반복 접촉과 마모가 주요 이슈인 타이어 트레드 및 브레이크 패드 부품을 대상으로 수행한 해석 사례를 소개한다.    ■ 강주연 다쏘시스템코리아의 구조해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/차량부품/전자기기 산업을 포함한 다양한 산업군에 구조해석 설루션을 적용하여 고객에게 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 임영빈 다쏘시스템의 SIMULIA support team에서 근무하고 있으며 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   마모(wear)는 기계적 마찰이나 화학적 작용에 의해 접촉 표면의 재료가 점진적으로 손실되는 현상으로, 다양한 산업 분야에서 발생하는 대표적인 열화 메커니즘 중 하나이다. 특히, 반복적인 접촉을 통해 하중을 전달하거나 마찰을 견디는 부품에서는 마모 현상을 정량적으로 파악하고 예측하는 것이 제품의 수명과 성능을 유지하는 데 매우 중요하다. 제품의 성능을 사전에 예측하기 위해서는 수치해석적 접근이 활용되지만 마모는 재료의 물성, 온도, 접촉압력, 슬립속도 등의 다양한 변수에 의해 좌우되므로, 이러한 복합적인 영향을 고려한 정밀 해석을 수행하기란 쉽지 않다. 따라서, 실제 산업 현장에서는 마모 문제를 실험적 접근에 의존하거나, 수치해석을 활용하더라도 접촉압력이나 마찰 에너지를 마모 지표로 삼는 간접적인 평가 방식에 국한되는 경우가 많았다.   그림 1. 헬리컬 베벨 기어의 마모 해석   아바쿠스 Contact Wear 기능 소개 아바쿠스는 2024 FD01 버전부터 접촉 정의 시 Archard 마모 모델을 적용하여, 반복 접촉에 의해 누적되는 마모 현상을 수치적으로 예측할 수 있다. Archard 모델은 마모 속도(wear rate)가 접촉압력(contact pressure)과 슬립속도(sliding velocity)에 의해 결정된다는 물리적 특성을 기반으로 하며, 연속체 역학 수준에서 마모 현상을 표현하는 직관적이고 활용도 높은 모델이다. 아바쿠스는 <표 1>과 같이 Archard 모델의 다양한 변형식을 제공하며, 마모계수(wear coefficient)에 표면 마모거리, 접촉압력, 온도 등의 인자에 대한 의존성을 설정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시험 데이터를 기반으로 마모 거동을 정교하게 구현할 수 있으며, 복잡한 접촉 조건 하에서도 높은 예측 정밀도를 확보할 수 있다. <표 2>에는 아바쿠스의 버전 별 마모 기능 개발 이력이 요약되어 있으며, 지속적인 기능 개선을 통해 실무 적용성과 확장성을 강화하고 있다.   표 1. Variation of Archard’s model in Abaqus   그림 2. Surface wear property edit dialog   표 2. Development sequences of contact wear   Steady State Transport 해석을 활용한 마모 해석 사례 이번 호에서는 아바쿠스/스탠더드(Abaqus/Standard)의 Steady-State Transport(이하 SST) 해석을 통해 마모 속도를 산정하고, 이를 시간 증분으로 외삽하여 누적 마모량을 계산하였다. SST 해석은 회전체의 마찰 및 관성 효과를 고려하여 정상상태 롤링(rolling) 및 슬라이딩(sliding) 거동을 계산하는 기법으로, 해석 시간을 단축시키면서도 장기적인 반복 접촉에 따른 마모 거동을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.   타이어 트레드 마모 해석 사례 타이어 트레드(tread)의 마모는 주행 안정성, 제동 성능, 타이어 수명에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나이다. 이번 호에서는 마모가 뚜렷하게 발생하는 조건인 제동(braking) 상화을 해석 조건으로 설정하였다. 제동 시 차량 속도가 타이어의 회전 속도보다 빠르기 때문에 타이어가 노면 위에서 끌리는(slipping) 현상이 발생하며, 이에 따라 마모가 빠르게 진행된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 이차전지 시뮬레이션, NFLOW   개발 및 자료 제공 : 이에이트, www.e8ight.co.kr   이에이트는 2012년에 설립되었으며 입자 기반 시뮬레이션 디지털 트윈 플랫폼 기술 보유 기업이다. 2014년 자체 기술만을 이용해 국내 최초로 입자 기반 시뮬레이션 NFLOW를 런칭하였고, 2019년 GS(Good Software) 1등급 인증을 받으며 본격적으로 제품을 상용화하였다. 또한, 2021년에는 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO를 상용화하는데 성공하여 국내 유일의 자체 기술 디지털 트윈 플랫폼 기업으로 도약하였다.  1. 주요 기능 (1) SPH 솔버 NFLOW SPH는 기존의 CFD가 다루기 어려운 자유표면유동, 대규모 해석 등을 다루기 적합한 솔버이다. SPH는 라그랑지안 좌표계를 기반으로 하여, 연속체인 유체를 입자로 표현되는 좌표 점들의 집합과 그 좌표 간의 상호 작용 관계를 통해 이산화 하여 물리현상을 모의하는 기술이다.  기존 FVM 기반 CFD와 달리 격자를 사용하지 않는 방법으로, 자유 표면 유동이나 변화가 큰 비선형적 문제에 대한 해석에 유리하며, 이산화 된 계산방식으로 병렬처리가 비교적 쉬워 고속연산이 가능하다. 더불어 격자법 대비 자유수면을 해석하는데 있어 메모리 사용이 적고, 간편한 경계처리가 가능하여 대규모 자연재해 시뮬레이션, 복잡한 기어 윤활, 스크류 펌프 내부 유동 해석, 세탁기 내부 부유체 해석 등의 해석에 유리하다.  NFLOW SPH를 활용하여 토석류 흐름, 댐붕괴 해석, 수면 충돌, 탱크 내 슬로싱 해석 등 다양한 시뮬레이션을 수행하였고, 모의실험 등과 비교하여 높은 수준의 정확도를 구현하여 기술력을 인정받았다. (2) LBM 솔버 NFLOW LBM 솔버는 미세한 스케일의 해석에 활용도가 높은 제품이다. LBM은 미시적 스케일의 입자 간 상호작용으로 발생하는 물리현상을 Boltzmann 수송 방정식의 이산화 모델링을 통해 미시적, 중시적, 혹은 거시적 스케일의 물리현상을 예측하는 기법이다.  타 시뮬레이션 기법에 비해 복사 열전달, 다성분 유동, 대류-확산, 상변화 등 시간에 따라 변하는 물리현상을 예측하는데 강점이 있어 기존 방식으로 해결하기 어려웠던 다양한 산업분야에 적용이 가능하다. 상변화 해석은 복잡한 계면 추적 방식이 없어 기존 솔버 대비 계산 비용이 적으며, 농도대류확산, 혼합물 내부의 화학반응, 난류 모델, 복사열전달 등 기존 제품으로는 제공이 어려운 기능이 탑재되어 있다. 이 솔버는 지역적 연산만을 사용하기에 GPU, 멀티 GPU를 이용한 병렬화에도 용이하다.  NFLOW LBM으로는 압축/비압축성 유동, 난류, 열전달, 다상/다성분 모델의 해석 등을 수행하였고, 타 산업군보다 정량적인 해석이 요구되는 전기/전자, 항공우주, 이차전지, 자동차 등의 분야에 활발하게 적용되고 있다.       2. 도입 효과 다양한 산업에서 설계, 운영, 유지보수의 혁신을 가져다 준다. 먼저, 제품 설계와 개발 단계에서는 실제 프로토타입을 제작하기 전에 가상 환경에서 성능을 검증할 수 있어 재료와 생산 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 설계 변경 및 테스트 과정을 가상으로 반복할 수 있어 제품 개발 주기를 단축시키고, 다양한 조건에서 제품의 성능을 예측하여 최적화를 수행할 수 있다. 운영 측면에서는 운영 효율성을 대폭 향상시킬 수 있다. 디지털 트윈은 실제 환경을 가상으로 재현해 시스템 성능과 생산 공정을 실시간으로 분석하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 예지적 유지보수를 구현해 장비의 상태를 지속적으로 모니터링하고 고장을 사전에 예측하여 불필요한 유지보수를 줄이고 가동 중단 시간을 최소화할 수 있다. 더불어, 실시간 데이터와 시뮬레이션 결과를 활용하면 운영 및 관리 의사결정을 더욱 정확하고 신속하게 내릴 수 있다. 또한, 비용 및 리스크 관리에서도 큰 효과를 발휘한다. 시뮬레이션을 통해 프로젝트 진행 전 다양한 환경과 조건에서 발생 가능한 리스크를 사전에 평가하고 대비할 수 있어 안전성을 높이고 비용 낭비를 줄일 수 있다. 전반적으로, 시뮬레이션 소프트웨어와 디지털 트윈 기술은 효율성과 생산성을 극대화하고 리스크를 줄이며, 기업이 더욱 민첩하고 경쟁력 있는 운영을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기