콘테크 스타트업 에스엘즈는 팬서 캐피털(Panther Capital)과 전략적 파트너십을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했다. 에스엘즈는 이번 MOU 체결을 통해 싱가포르 시장 진입을 본격화하며, 동남아 시장 확장에 중요한 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 에스엘즈 관계자는 “싱가포르는 아시아의 금융 및 비즈니스 허브로서, 이번 파트너십이 우리의 글로벌 시장 전략에 있어 중요한 이정표가 될 것”이라면서, “팬서 캐피털과 협력을 통해 시장 내 입지를 더욱 견고히 하고 혁신적인 서비스를 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 에스엘즈는 반도체, 데이터센터, 복합용도건물 분야에서 인공지능(AI) 기술을 활용한 건축물 자동 설계 솔루션을 선보일 계획이다. 이 기술은 복잡한 설계를 효율적으로 처리해 건축과 개발의 새로운 표준을 제시할 것으로 보인다. 이번 협력에서 에스엘즈는 첨단 기술력과 소프트웨어를 제공하며, 팬서 캐피털은 현지 기술 네트워킹과 자본 조달을 담당할 예정이다. 이러한 협력을 통해 양사는 시너지를 극대화하고, 지역 사회 및 산업 발전에 기여할 계획이다.     한편, 에스엘즈는 싱가포르국립대학교(NUS)와 협력하여 석박사 인재를 적극 등용하고, 현지 기술 교육 사업에도 힘쓸 것이라고 밝혔다. 이를 통해 에스엘즈는 지역 사회의 기술 발전에 기여하고 차세대 기술 리더를 육성할 계획이다. 또한 에스엘즈와 팬서 캐피털은 싱가포르뿐만 아니라 인도네시아, 베트남 등 동남아시아의 잠재 시장을 공동으로 발굴하기로 합의했다. 향후 양사는 동남아시아 전역으로 협력을 확산하며, 광범위한 비즈니스 기회를 창출할 전망이다. 에스엘즈는 “자사는 ‘초격차 스타트업 1000+’에 선정되었으며, 엔비디아 인셉션 파트너사로도 이름을 올렸다. 이러한 성과는 에스엘즈의 혁신성과 기술력을 인정받은 결과로, 앞으로의 성장과 글로벌 시장 확장에 큰 동력이 될 것”이라고 전했다. 팬서 캐피털은 “에스엘즈와의 협력을 통해 다양한 비즈니스 기회를 창출하고, 동남아시아 지역 내 영향력을 확대해 나갈 것”이라며 MOU에 대해 기대를 보였다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9)   지난 호에서는 목판인쇄가 시작된 삼국시대부터의 목판인쇄물, 고려시대의 팔만대장경, 조선시대의 각종 목판본 고서 자료 수집과 정리의 중요성과 더불어 조선시대 후기부터 개화기까지 상업적 목적으로 크게 유행했던 방각본 데이터베이스 구축의 중요성과 인문학 및 문화유산 분야에서의 연구 및 활용 사례에 관하여 살펴보았다.  이번 호에서는 세계 최초로 금속활자를 만들어 사용했던 금속활자 종주국인 우리나라에 남아있는 금속활자본 고서 데이터베이스를 간단하게 만들어보고, 그 중요성과 과제에 관해서 생각해 본다. 또한 앞으로 발견될 역사, 인문, 문화유산, 예술 분야의 자료에 어떻게 활용될 수 있는지에 관하여 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 조선 세조 5년(1459년)에 간행된 불경 언해서 ‘월인석보’와 인쇄에 사용된 목판(충남 공주 갑사 소장)    목판인쇄와 금속활자인쇄 인쇄 기술의 변천사를 간단히 알아보자. 글을 일일이 손으로 옮겨 적던 필사에서 기계적인 복사를 가능하게 한 것이 목판과 금속활자이다. 신라시대인 742~751년 사이에 인쇄된 것으로 알려진 ‘무구정광대다라니경’이 세계 최고(最古)의 목판인쇄물이다. 고려시대인 1239년에 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’는 세계 최고 금속활자본이다. 고려 말기인 1377년에 청주 흥덕사에서 금속활자로 인쇄된 ‘백운화상초록불조직지심체요절’은 1455년에 독일에서 구텐베르크가 금속활자로 인쇄한 ‘42행 성서’와 함께 2001년 9월에 유네스코 세계기록유산으로 등재되었다. 아시아 대륙의 끝자락에 위치한 우리나라가 가지고 있는 인쇄 기술에 관한 세계적인 대기록과 인류문명사에서의 족적은 헤아리기 어려울 정도이다. 자부심을 가질만한 대기록임에 틀림없다. <그림 1>에 조선 세조 5년(1459년)에 간행된 불경 언해서인 ‘월인석보’와 현재 충남 공주 갑사에 소장되어 있는 인출용 목판 사진을 소개하였다. 현재는 권21의 46판(181장)만이 남아있다. 목판에 먹물을 묻혀 한지를 대고 뒷면을 문질러 한지 앞면에 인출된 글자가 바깥쪽을 향하도록 한지를 반대방향으로 접어 책으로 만드는 과정을 거치게 된다. 목판을 사용하면 마치 도장을 찍듯이 같은 내용의 글자가 같은 모양으로 인출된다. 글을 한 자씩 옮겨 적지 않아도 간단하게 여러 권의 책을 만들 수 있다. 목판을 판각해야 하는 수고스러움은 필요하지만, 목판을 보관해 두었다가 필요할 때마다 종이만 준비하면 같은 내용의 정보를 원하는 만큼 인출할 수 있는 획기적인 방법이다. 지금의 컴퓨터 메모리처럼 당시의 최첨단 문서 기억 소자, 문서 파일 또는 페이지 크기의 큰 도장인 셈이다. 목판의 손상, 파손, 소실, 분실, 충해 등이 발생하지 않는다면 언제든 문서를 불러올 수 있는 것이다. 목판에 판각 오류가 있다면 그 오류까지도 그대로 인출된다. 목판 대신에 금속활자를 사용한 것이 금속활자 인쇄이다. ‘활자(活字)’란 한자의 뜻 그대로 살아 움직이는 글자를 뜻한다. 글자 하나하나가 마치 살아 움직이듯이 분해와 조립이 가능하여, 인쇄하고자 하는 내용을 자유자재로 조판할 수 있어 목판처럼 큰 도장을 새길 필요가 없다. 목판의 경우와는 다르게 조판 과정에서 오류가 발견되면 즉시 수정할 수도 있다. 금속활자로 조판하여 인쇄하게 되면 소량의 인쇄물을 인쇄하더라도 목판으로 새겨서 보관할 필요도 없어진다. 따라서 금속활자 인쇄는 이전까지의 판화 또는 페이지 크기의 대형 도장을 새겨 인쇄하는 판각작업에서 현대의 문서 작성 프로그램(워드프로세서)과 일맥상통한다. 폰트(font) 별로 미리 만들어 둔 글자 중에서 한 글자씩 골라내어 페이지를 만들어 가는 조판의 개념으로 도약시킨 역사적 사건이라고 할 수 있을 것이다.    금속활자 기술의 역사적 의미 우리나라의 금속활자는 200년 이상 늦은 시기에 시작된 서양의 금속활자 기술에 비해서 대량생산에 기여하지 못했다는 비판을 받기도 한다. 하지만 이러한 자조적인 혹평은 한 가지 기술만으로 모든 문제가 해결되지 않는다는 사실을 간과한 평가라고 할 수 있다. 대량 인쇄를 하기 위해서는 인쇄 기술뿐 아니라 종이의 대량생산도 가능해야 하고, 유통망이 갖추어졌을 때에나 가능한 일이다. 한지를 만드는 데는 수많은 공정이 필요하다. 한지는 천연재료를 사용하여 모든 작업이 수동으로 이루어져 대량생산이 어렵다. 그 비용과 수고를 감당할 만큼의 경제력이 뒷받침되어야 가능한 일이다.  742~751년 사이에 목판으로 인쇄된 ‘무구정광대다라니경’의 발견은 1200년의 시간을 견뎌내고 시간의 장벽을 뛰어 넘어 신라시대의 숨결을 느낄 수 있게 해 주었다. 한지는 1000년 전의 기술로 만들어진 것이 오늘날까지 보존되지만, 펄프를 사용해서 만들며 대량생산도 가능한 양지는 100년을 보관하는 것도 쉽지 않다. 대량생산이라는 면만 강조하다 보면 금속활자 기술이 갖는 의미를 지나치게 축소하는 결과를 낳게 된다. 금속활자 기술과 장기간의 보관은 어렵지만 대량생산이 가능했던 양지의 출현과 더불어 대량인쇄와 보급이 가능했던 것임을 간과해서는 안 된다.  컴퓨터의 세계로 잠시 이동해 보자. 로마자는 1바이트(2진수 8비트)의 정보로 모든 알파벳을 처리할 수 있지만 한국, 중국, 일본어의 문자는 조합된 문자이기 때문에 2바이트(2진수 16비트)의 정보로 겨우 처리가 가능하다. 컴퓨터의 성능, 정보처리 능력, 정보처리 비용이 현실적으로 활용 가능한 수준에 도달한 덕분에 누구나 불편 없이 현재의 문서 작성 프로그램(워드프로세서)을 사용할 수 있게 된 것이다. 얼마 전까지는 한 글자당 2바이트씩 할당해야 하는 한국, 중국, 일본어의 문자 처리는 기피 대상이었다. 지금은 어떠한가? 한류의 확산으로 그야말로 한글 전성시대가 되었다. 모든 기술은 주변 기술과의 조합에 의해서 그 활용도와 평가도 달라지는 법이다. 그때는 맞고 지금은 틀릴 수도 있고, 그 때는 틀렸지만 지금은 맞을 수도 있다. 어떠한 개념의 당대의 적합성을 논할 수는 있지만 그 개념 자체의 옳고 그름을 평가하는 것은 옳지 않다. 오래 전의 기술이 시대를 뛰어넘어 부활하는 경우도 많다. 기술의 재활용(recycle)은 언제 어느 시대에서나 일어나는 일이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   자동화 전장설계, 플랜트 계장설계 그리고 전력 전기 설계의 공통적인 문제는 차세대 인재 육성과 디지털 전환의 어려움이다. 이를 해결하기 위해서는 설계자가 반복적인 작업에서 벗어나, 더 높은 생산성을 위한 업무에 집중할 수 있도록 설계 프로세스를 개선해야 한다. 전기 설계 발전 모델은 이러한 트렌드에 맞춰 조직 문화를 바꾸는 데 주요한 출발점이다. 또한 전기 CAD가 기업의 규모와 목표에 따라 제공하는 경제적인 가치를 검토하는 것 역시 중요하다.   ■ 구형서 전기 CAD 솔루션 공급기업인 WS코리아의 대표이다. 지난 16년간 자동차, 반도체, 2차전지, 자동화, 플랜트 등 다양한 산업 및 기업에 전기 CAD 시스템을 공급하였다. 그 전에는 기구 분야 PLM 공급사와 IT기업에서 엔지니어, 마케팅, 사업개발 및 영업을 담당하였다. 홈페이지 | www.wscad.co.kr   전기 설계 발전 모델 전장, 계장 및 전력 전기 설계를 포괄하는 전기 설계의 발전 단계 모델은 일반적인 엔지니어링 발전 모델을 기반으로, 전기 설계 분야의 특수성과 한국 상황을 반영하여 개발되었다. 이 모델은 전기 CAD 도입 목적, 운영 방법, 설계 제품의 정형 정도 등에 따라 단계가 구분되고, 전기 설계자와 IT 개발자의 역할을 구분하여 주도적으로 작업하는 단계를 나누었다.(그림 1) 이 모델은 전기 설계 실무를 더 충실하게 반영하였으며, 공정 개선과 설계 데이터 공유도 함께 포함하고 있다.    그림 1. 전기 설계 단계 모델   설계자가 관리하는 영역 도입 단계  도면은 엔지니어의 언어이며, CAD는 그 도면을 만드는 도구이다. 도입기는 일반 CAD에서 전기 CAD로 전환하는 단계로, 기존의 일반 CAD에서 전혀 새로운 환경으로 바꾸는 과정이다. 한국어에서 영어로 바꾸는 것과 같이 전기 설계에 대한 기본 개념을 완전히 재구성하는 것이다. 전기 CAD와 일반 CAD의 차이점 회로도를 작성하면 BOM, 목차, 케이블 목록 등 모든 문서는 자동 생성 회로도의 상호참조, 선번호, 단선도, 배치도 등이 자동 작성 오류감소/시간감소 : 매크로, 자동트림, 참조이름(DT), 지능형 PDF 등 설계 데이터 재활용 : 케이블 제작, 패널 제작, ERP, PLM 등 데이터 확장 이러한 도입 단계를 무시하고 바로 표준화나 자동화 단계로 넘어가면 도입 초기 시 혼란이 일어난다. 도입기에는 전기 CAD가 원활하게 적용될 수 있도록 환경을 구축하고, 설계 및 결과 데이터 활용 등을 기존의 일반 CAD와는 완전히 다른 방식으로 개인과 조직에게 적용해야 한다. 도입기에 가장 유의해야 사항은 적절한 기간 설정이다. 기업의 문화로 자리잡기 위해서는 모든 참여자가 변화를 수용할 시간이 필요하다. 새로운 도면 형식과 도구가 기업의 DNA로 정착하는 과정에는 충분한 시간이 절대적이다. 이 도입기에는 도면 형식, 도면 구조, 부품, 매크로, 설계 데이터 활용, 업무 재배치 등에 대한 조직적인 합의가 이뤄져야 한다.  더불어 개인 차원에서 표준화와 자동화가 일정 수준 이뤄진다. 전기 CAD만으로도 표준화나 자동화의 기반을 갖추게 되어, 설계 시간과 설계 오류가 크게 감소한다.    표준화 단계 도입기의 표준화와 자동화는 개인 차원에서 이루어진다. 그러나 설계 참여자가 네 명 이상이면 조직 차원의 표준화가 필요하다. 개인적인 표준화가 아무리 잘 되어 있어도, 이를 조직 차원에서 관리하지 않으면 설계와 공정의 일관성과 효율성을 향상하는 데에 한계가 있다. 즉 도면 형식, 설계 방식, 부품, 문서, 심벌, 데이터 활용 등을 조직 차원에서 관리해야 한다. 또한 인증이나 해외 수출을 위해서도 역시 조직 차원의 표준화가 필요하다. 명확한 조직 차원의 표준은 설계 오류를 줄이고, 설계자 간 협업을 용이하게 하며, 데이터 관리 및 활용성을 높인다. 표준화와 자동화는 일회성 이벤트가 아니라 지속적이고 점진적으로 개선해야 하는 업무 공정의 일부분이다. 일정 수준의 표준을 적용한 후 안정적으로 운영되면 설계 환경과 시장 변화, 경쟁 상황에 따라 점진적으로 발전시켜야 한다. 더불어 효과적인 실행을 위해서는 설계자들에 대한 지속적인 교육과 의견 반영이 중요한데, 특히 신규 직원과 협력사, 고객 등 모든 구성원과 이 표준을 공유할 수 있도록 조직 내에서 명시적으로 관리해야 한다.(그림 2)   그림 2. 전기 설계자 주도     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Ansys 주요 특징 : 워크플로 연동과 통합적인 AI 지원, 복잡한 엔지니어링 작업의 최적화를 바탕으로 협업 및 디지털 혁신을 촉진, 통합적이고 진일보한 멀티피직스 시뮬레이션 인사이트 제공을 통해 제품 설계 프로세스를 간소화 공급 : 앤시스코리아   새롭게 선보이는 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스(multi-physics, 다중 물리 현상 분석) 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석 시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족 팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”고 전했다.   복잡한 문제에 필요한 종합 솔루션 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 차세대 IC의 핵심인 첨단 패키징 기술은 차세대 IC의 성능 향상은 보장하지만, 반대로 IC 설계의 복잡성을 증가시킨다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 필요한 성능과 기술을 제공한다. 사용자는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다. 점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기자동차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은 보다 정확한 음향 시뮬레이션과 테스트의 상관관계를 제공하며, 시뮬레이션 속도 개선을 통해 NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다.   ▲ PCB 어셈블리의 패키지 내 인터포저를 활용해 종합적인 IC부터 시스템 레벨까지 시뮬레이션 및 분석이 가능하다.   다양한 영역에서 솔루션을 강화하는 앤시스 AI 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI(인공지능)에 대한 새로운 활용 사례를 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로, 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 높인다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 에지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 높일 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한, 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC, RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다.   하드웨어 파트너와 개방형 생태계로 더욱 빠른 시뮬레이션 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나인 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써, 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타기팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 제공하며 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공   PTC는 CAD를 시작으로 PLM(제품 수명주기 관리), SLM(서비스 수명주기 관리), IoT(사물인터넷), ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 등 포트폴리오를 확장해 왔다. 최근에는 솔루션 기업을 넘어 ‘제조산업을 위한 디지털 스레드(digital thread) 기업’으로 지향점을 설정하고, 디지털 스레드 역량과 기술을 제공하는 데에 중점을 두고 있다. PTC코리아에서 사업 개발을 담당하고 있는 이봉기 상무는 디지털 스레드 전략의 핵심으로 연결성, 개방성, 가치 로드맵을 내세웠다. 또한 국내 제조기업의 디지털 전환을 지원하면서 시장 입지를 강화할 계획이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   PTC에서는 디지털 스레드를 어떻게 정의하고 있는지 제조업체와 협력을 진행하는 과정에서 체감한 한계는, 상당수의 디지털 전환(DX) 프로젝트가 제한적인 성공을 거둔다는 점이었다. 프로젝트가 메커니컬 데이터의 관리나 BOM에 치중하면서 개발부서나 R&D센터를 중심으로 진행되다 보니, 경영진의 시각에서는 매출 성과나 프로세스/납기 단축, 비즈니스 기여도 등 기업 전체의 디지털 전환 목표와 괴리를 발견하게 되었다는 것이다. PTC는 디지털 스레드를 특정 부서나 단위에 한정된 프로젝트가 아닌, 기업 전체에 걸친 가치사슬(value chain)을 유기적으로 연결하는 것으로 보고 있다. 기존의 PLM 시스템은 정보를 한 곳에 모으는 데에 중점을 두었다. 하지만 이런 접근 방식은 정보가 유기적으로 흐르지 않기 때문에, 필요한 사람이 직접 정보를 찾아내는 데에 한계가 있다. 디지털 스레드는 정보가 단순히 모이는 것에 그치지 않고 사용자가 필요한 시점에 필요한 정보를 자동으로 제공받을 수 있도록 함으로써, 궁극적으로 전사적인 디지털 전환을 가능하게 하는 핵심 요소라고 할 수 있다. PTC는 이런 디지털 스레드를 통해 기업의 목표를 효과적으로 달성할 수 있으며, 디지털 기반의 혁신을 이룰 수 있다고 믿는다.   PTC의 디지털 스레드 전략은 어떻게 차별화되는지 최근에는 많은 제품이 하드웨어와 소프트웨어의 융합으로 만들어지고 있다. 모든 것이 소프트웨어로 정의된다는 SDx(software-defined x)의 개념이 이를 잘 설명한다. 그런데, 하드웨어와 소프트웨어의 개발 주기가 서로 다르다는 점이 제조산업에서는 한계로 작용한다.  하드웨어는 개발 주기가 길고 불규칙한 반면, 소프트웨어는 애자일(agile) 개발 방법론을 적용해 짧을 주기로 개발되며 긴밀한 협력이 요구된다. 이런 개발 주기의 차이 때문에 하드웨어와 소프트웨어 간의 협업이 어렵고, 전체 개발 기간이 길어지며, 내부 협업이 복잡해지는 문제가 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하드웨어도 소프트웨어처럼 짧은 개발 주기로 유연하게 개발할 수 있도록 지원하며, 두 영역의 유기적인 협업 개발 체계를 만드는 것이 화두가 되고 있다. 디지털 스레드는 이 부분에서 제조산업을 지원할 수 있다고 본다. PTC의 디지털 스레드는 ALM과 PLM에 중점을 두고 있으며, IoT를 통한 도메인 간의 연결을 강조한다. IoT의 핵심은 공장의 설비와 시스템 그리고 제품의 정보를 연결하는 것이다. PTC는 IoT의 콘셉트에 기반해 도메인 간의 연결 및 하드웨어-소프트웨어의 연결을 중시하면서, 기업 내 부문간의 협업 체계를 구축하는 것을 디지털 스레드에 녹여내고 있다. 이는 경쟁사들이 제공하지 않는 차별화된 접근 방식이라고 생각한다.   ▲ 디지털 스레드의 핵심은 유기적인 정보의 연결이다.   PTC의 디지털 스레드 전략을 소개한다면 PTC는 디지털 스레드를 중심으로 다양한 솔루션을 조합하여 제공하고 있다. PTC의 솔루션 포트폴리오는 PLM, ALM, IoT 등의 솔루션을 통해 제품의 수명주기 전반을 지원하며, IoT 플랫폼인 씽웍스(ThingWorx)가 중간에서 조율하는 역할을 하면서 솔루션들을 연결한다. 이 과정에서 개방성이 중요하다. 솔루션 기업 한 곳이 디지털 스레드를 위한 모든 기술을 제공한다는 것은 불가능하다. PTC는 오픈 API와 표준 기술을 기반으로 자사의 솔루션뿐만 아니라 타사의 솔루션 그리고 고객사의 레거시 솔루션까지 유기적으로 연결될 수 있도록 개방된 시스템을 지향한다. 고객이 최적의 솔루션을 선택하고 통합할 수 있도록 돕는 PTC의 오픈 시스템 접근 방식은 다른 경쟁사와 차별화된 부분이라고 생각한다. 특히 SLM은 PTC의 디지털 스레드에서 강조되는 가치 중 하나이다. 제품의 전체 수명주기에서 제품이 개발되고 고객에게 인도된 후 서비스의 수명주기는 특히 길다. 제품에 따라서는 수십 년에 걸쳐 서비스가 이뤄지기도 한다. 이를 위해 PTC는 SLM 영역에 대한 투자를 강화하면서 차별화되는 강점으로 내세우고 있다. 여기에는 필드 서비스 최적화를 위한 서비스맥스(ServiceMax), 서비스 문서 최적화를 위한 아보텍스트(Arbortext), 서비스 BOM 관리를 위한 윈칠(Windchill), 서비스 부품 최적화를 위한 서비지스틱스(Servigistics) 등의 솔루션이 포함된다.   제조기업의 디지털 스레드 도입을 어떻게 지원하고 있는지 PTC는 ‘디지털 전환 가치 로드맵’이라는 프레임워크를 통해 디지털 스레드 도입 전략과 단계별 가이드를 제시한다. 이 접근방식은 고객사의 비즈니스 과제를 분석하고, 그 과제를 해결하기 위한 비즈니스 이니셔티브와 KPI(핵심 성과 지표)를 설정하며, 이를 통해 고객사가 디지털 스레드 역량을 단계적으로 도입하도록 돕는 것이다. 고객사 임원들과의 인터뷰를 통해 비즈니스 목표와 과제를 파악하고, 비즈니스 프로세스와 디지털 스레드 역량의 연관성을 확인한 후에, 이를 바탕으로 디지털 스레드 기술 도입의 우선순위를 결정한다. 단순한 솔루션 공급에 그치지 않고 디지털 스레드 도입에 관한 포괄적인 로드맵을 제공함으로써, 궁극적으로 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 돕는다. PTC는 국내외의 다양한 제조업체와 함께 디지털 스레드를 도입하고 있다. 국내에서는 반도체 장비와 중공업 기업에서 성공적으로 디지털 스레드를 도입했으며, 자동차 부품 및 전기전자 부품 공급사에서도 디지털 스레드 도입을 추진 중이다. 이와 같은 사례를 통해 PTC는 고객의 비즈니스 가치를 높이고 있으며, 디지털 전환을 위한 전략적 기술 도입 방법을 제시하고 있다.   ▲ 전체 제품 수명주기의 최적화를 위한 디지털 스레드 기술과 로드맵을 제공한다는 것이 PTC의 전략이다.   클라우드와 AI 등 최근 주목받는 기술은 디지털 스레드에서 어떤 역할을 하는지 디지털 스레드는 AI나 클라우드같은 기술을 활용하여 각 업무에 필요한 형태로 정보가 사용자에게 도달하도록 함으로써, 업무 효율과 비즈니스 성과를 극대화할 수 있다. PTC는 AI 기술을 활용하여 디지털 스레드의 연결성과 분석력을 강화하고 있으며, 고객의 비즈니스 효율을 높이는 데에도 노력을 기울이고 있다. 또한, 디지털 스레드의 궁극적인 모습은 클라우드를 기반으로 연결되는 것이지 않을까 생각한다. PTC는 온쉐이프(Onshape) 및 아레나 솔루션즈(Arena Solutions)와 같은 SaaS 솔루션을 인수하면서 클라우드 플랫폼을 확장하고 있으며 크레오 플러스(Creo+), 윈칠 플러스(Windchill+) 등의 SaaS 솔루션으로 구체화하는 작업을 진행 중이다.   향후 PTC의 디지털 스레드 비즈니스 전망에 대해 소개한다면 PTC는 디지털 스레드를 별도의 비즈니스 영역이 아니라, 기존 솔루션 비즈니스의 확장으로 보고 있다. CAD, PLM, ALM, SLM, IoT 등 다양한 솔루션과 가치 로드맵을 통해 고객사의 디지털 스레드 도입을 지원하며, 고객의 비즈니스 가치를 극대화하는 동시에 새로운 시장 기회를 창출하고자 한다. 앞서 소개한 것처럼, 디지털 스레드는 고객의 비즈니스 프로세스와 기술 역량을 유기적으로 연결하여, 더 빠르고 효율적인 제품 개발, 제조, 서비스가 가능하도록 한다. PTC는 디지털 스레드 전략을 통해 제조업체가 디지털 전환을 실현하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하고 있다. PTC는 이러한 전략을 통해 디지털 스레드 시장에서의 리더십을 강화할 계획이다. 2024년 하반기에도 많은 고객사가 디지털 스레드를 도입할 것으로 예상하며, 이를 통해 PTC 또한 비즈니스 확산과 성장을 거둘 것으로 기대한다. 올해 두 자리수의 매출 성장을 목표로 하고 있으며, 시장에서의 입지를 더욱 강화할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 첨단 반도체 기술 업계 콘퍼런스인 ‘핫 칩스 2024(Hot Chips 2024)’에서 고속 AI 데이터 처리를 위한 완전 통합형 광학 컴퓨트 인터커넥트(OCI) 칩렛과 함께 데이터센터, 클라우드, 네트워크에서 에지 및 PC에 이르기까지 AI 사용 사례 전반에 걸쳐 다양한 기술을 선보였다. 또한 2025년 상반기 출시 예정인 제온 6 SoC(Intel Xeon 6 SoC, 코드명 그래나이트 래피즈-D)에 대한 세부 정보도 공개했다. 고성능 러기드(rugged) 장비에 최적화된 인텔 제온 6 SoC는 인텔 제온 6 프로세서의 컴퓨트 칩렛과 인텔 4 공정 기술을 기반으로 설계됐으며, 에지에 최적화된 I/O 칩렛을 결합했다. 이를 통해 이전 모델에 비해 성능, 전력 효율 및 트랜지스터 집적도 면에서 개선을 이룰 수 있었다. 제온 6 SoC는 ▲최대 32레인의 PCI 익스프레스(PCI Express, PCIe) 5.0 ▲최대 16레인의 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, CXL) 2.0 ▲2x100G 이더넷(Ethernet) ▲호환되는 BGA 패키지로 제공되는 4개 및 8개의 메모리 채널 등의 특징을 갖췄다. 또한 인텔 제온 6 SoC는 새로운 미디어 가속화 기술을 탑재하여 실시간 OTT, VOD 및 방송용 비디오 트랜스코드 및 분석 기능을 제공하는 등 에지 및 네트워크 워크로드의 성능 및 효율을 개선하기 위한 기능을 제공한다. 추론 성능 향상을 위한 인텔 AVX(Advanced Vector Extensions) 및 인텔 AMX(Advanced Matrix Extensions), 보다 효율적인 네트워크 및 스토리지 성능을 위한 인텔 QAT (QuickAssist Technology), vRAN(virtualized RAN)의 전력소모 감축을 위한 인텔 vRAN 부스트(Intel vRAN Boost) 그리고 사용자가 기본 하드웨어에서도 클라우드처럼 편리하게 AI 솔루션을 구축, 전개, 실행, 관리 및 에지 스케일링 할 수 있도록 하는 인텔 타이버 에지 플랫폼(Tiber Edge Platform) 지원을 제공한다.   ▲ 인텔 루나 레이크 프로세서   차세대 AI PC를 위한 루나 레이크(Lunar Lake) 프로세서의 새로운 P-코어와 E-코어는 이전 세대에 비해 시스템 온 칩 전력을 최대 40%까지 낮추면서 더 높은 성능을 제공한다. 새로운 신경처리장치(NPU)는 최대 4배 더 빠른 속도를 제공하며, 이전 세대 대비 생성형 AI 성능을 향상시킨다. 또한, 새로운 Xe 2 그래픽처리장치(GPU) 코어도 게임 및 그래픽 성능을 이전 세대보다 1.5배 향상시킨다. 루나 레이크에 대한 추가 세부 사항은 9월에 열리는 인텔 코어 울트라 출시 행사에서 공개될 예정이다. 생성형 AI 학습 및 추론을 위해 설계된 인텔 가우디 3 AI 가속기는 효율적인 행렬 곱셈 엔진, 이중 캐시 통합, 광범위한 RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 네트워킹 등 다양한 전략을 채택하고 있다. 이를 통해 연산, 메모리 및 네트워킹 아키텍처를 최적화하여 이러한 문제를 해결한다. 이를 통해 가우디 3 AI 가속기는 AI 데이터센터가 더욱 비용 효율적이고 지속 가능하게 운영될 수 있도록 성능과 전력 효율성을 크게 향상시켜, 생성형 AI 워크로드 배포 시 발생하는 확장성 문제를 해결한다. 가우디 3 AI 가속기와 향후 출시될 인텔 제온 6 제품에 대한 자세한 정보는 9월에 열리는 출시 행사에서 공개될 예정이다. AI는 기업과 소비자들이 혁신적인 아이디어를 전례없이 빠르게 펼칠 수 있도록 하고 있다. 예를 들어 소비자는 이제 생산성, 창의성, 게임, 엔터테인먼트, 보안을 모두 향상시킨 지능적인 AI PC를 갖추게 되었다. 기업들은 에지 컴퓨팅과 AI를 활용하여 의사 결정 과정을 개선하고 자동화를 촉진하며 내부 데이터로부터 가치를 창출할 수 있다. 인텔 네트워크 및 엣지 그룹의 페레 몬클루스(Pere Monclus) CTO는 “인텔은 소비자 및 엔터프라이즈 AI 사용 전반에 걸쳐 가능성을 새로이 정의하는 데 필요한 플랫폼, 시스템 및 기술을 지속적으로 제공하고 있다. AI 워크로드가 심화됨에 따라 인텔은 광범위한 업계 경험을 통해 고객이 혁신, 창의성 및 이상적인 비즈니스 결과를 이끌어내는 데 필요한 것이 무엇인지 이해할 수 있게 되었다”면서, “더 높은 성능의 실리콘과 더 많은 플랫폼 대역폭이 필수적이지만, 인텔은 모든 워크로드마다 고유한 과제가 있다는 사실도 잘 알고 있다. 데이터센터용으로 설계된 시스템은 엣지용으로 용도를 변경할 수 없다. 컴퓨팅 전반에 걸쳐 시스템 아키텍처에 대한 전문성을 갖춘 인텔은 차세대 AI 혁신을 주도할 수 있는 유리한 위치를 점하고 있다”고 밝혔다.

반도체 솔루션 공급업체인 르네사스 일렉트로닉스(Renesas Electronics)가 전자 설계 시스템 기업 알티움(Altium)의 인수를 완료했다고 발표했다. 르네사스는 지난 2월  알티움 인수를 발표한 바 있다. 르네사스는 자회사인 르네사스 일렉트로닉스 NSW를 통해 알티움의 모든 발행 주식을 주당 68.50 호주달러에 인수했으며, 총 주식 가치는 약 91억 호주달러(약 8조 2500억 원)이라고 밝혔다. 르네사스와 알티움은 합병을 통해 혁신적인 전자 시스템 설계 및 생애주기 관리 플랫폼을 구축할 수 있는 기반을 마련했다고 평가했다. 이 플랫폼은 다양한 전자 설계 데이터와 기능의 통합 및 표준화, 향상된 구성요소 생애주기 관리를 제공하며, 설계 프로세스의 디지털 반복(iteration)을 원활하게 진행함으로써 전반적인 생산성을 높일 것으로 보인다. 양사는 이를 통해 개발 자원과 비효율성을 줄여 시스템 설계자들이 혁신을 더 빠르게 달성하고 시장 진입 장벽을 낮출 수 있게 될 것으로 기대하고 있다. 합병이 완료되면서 알티움은 르네사스의 완전 자회사로 운영된다. 알티움의 아람 미르카제미(Aram Mirkazemi) CEO는 알티움 CEO의 역할을 계속 수행하면서, 르네사스의 소프트웨어 및 디지털화 부문 책임자 겸 수석부사장의 역할을 맡게 되었다.     르네사스의 시바타 히데토시(Hidetoshi Shibata) CEO는 “이번 인수는 르네사스와 알티움 모두에게 역사적인 이정표이며, 전자 시스템 설계자에게 향상된 사용자 경험을 제공하기 위한 중요한 단계이다. 우리가 함께 구축하고자 하는 통합되고 개방적인 전자 시스템 설계 및 생애주기 관리 플랫폼은 기업의 크기나 산업에 상관없이 더 넓은 시장에 전자제품을 접근 가능하게 만들 것”이라면서, “우리는 알티움 고객의 데이터 보안과 준수를 최우선으로 유지할 것을 재차 확인하며, 알티움의 설계 소프트웨어 및 클라우드 플랫폼 기능을 추가함으로써 업계를 선도하는 재능 있는 소프트웨어 엔지니어링 팀과 함께 전자 시스템 설계의 미래를 바꿀 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 미르카제미 CEO는 “이번 인수는 알티움에게 중요한 순간이며, 르네사스와 함께 하는 흥미로운 미래의 시작을 알리는 것이다. 르네사스의 지원과 전문성을 바탕으로 전자 설계 및 개발과 관련된 모든 산업 프로세스의 클라우드화에 속도를 낼 수 있기를 기대한다. 이는 전자제품을 더 넓은 시장에 접근 가능하게 하고, 소프트웨어 정의 제품의 기초를 마련할 것”이라고 말했다.

앤시스코리아가 산업과 엔지니어링 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진할 수 있는 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’를 발표했다. 새롭게 선보이는 앤시스 2024 R2는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품들에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 높은 성능과 기술을 제공한다. 유저는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다.     점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은, 보다 정확한 음향 시뮬레이션 의 테스트 상관관계를 제공하며 시뮬레이션 속도 개선을 통해, NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다. 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI에 대한 새로운 활용 사례를 꾸준히 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 향상시킨다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 엣지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 향상시킬 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은, 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC : RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다. 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션들도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나로, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타게팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 강화하면서 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 기하급수적으로 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족(Ansys Customer Excellence)팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”라고 말했다.