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.   

앤시스코리아가 ‘2024 한국산업지능화대상’에서 산업통상자원부 장관상(단체 부분)을 수상했다고 전했다. 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관하는 2024 한국산업지능화대상은 산업 지능화 생태계 조성과 산업 AI 내재화 확산을 목표로 ▲산업 데이터 활성화 ▲글로벌 공급망 확대 ▲우수 설루션 개발 등에서 뛰어난 성과를 창출한 단체와 개인에게 수여되는 상이다. 앤시스코리아는 글로벌 공급망 확대 부문의 성과를 인정받았다. “산업 AI 및 디지털 전환 생태계를 구축하고, 글로벌 시장에서 한국 산업의 경쟁력을 강화한 공적을 인정받은 결과”이면서 “국내 산업 디지털 전환(iDX) 지원 플랫폼을 통해 산업 현장에서의 디지털 전환을 가속화하고, 고성능 설루션 개발 및 보급을 통해 고부가가치 생태계를 조성하는데 중요한 역할을 수행해 왔다. 특히, 다양한 산업군에서 디지털 전환의 성공 사례를 만들며 산업지능화 확산에 기여하고 있다”는 설명이다.     앤시스코리아의 박주일 대표는 “이번 수상은 앤시스코리아가 집중하고 있는 글로벌 공급망 확대를 통한 디지털 전환 생태계 조성 노력을 인정받은 결과로 매우 뜻깊게 생각한다”면서, “AI와 디지털 전환이 산업 경쟁력을 강화하는 핵심 요소인만큼, 기술 혁신을 지속적으로 이어가며 더욱 많은 기업들과 협력해 나갈 것”이라고 말했다. 한편, 앤시스코리아는 “디지털 시뮬레이션 기술을 기반으로 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업군에서 디지털 전환을 지원하고 있다면서, “이번 수상을 통해 앤시스코리아의 기술력과 글로벌 리더십을 다시 한번 입증하며 디지털 전환 선도 기업으로서의 입지를 더욱 공고히 할 예정”이라고 밝혔다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계 프로그래밍 시간을 75% 단축할 수 있는 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 공개했다. 헥사곤은 이 기술이 헥사곤의 연결성 및 협업 클라우드 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 통합돼 제조 현장의 효율성을 개선할 것으로 예상하고 있다. 2025년 1분기 출시 예정인 프로플랜AI는 마이크로소프트 애저 기반으로 CAM 프로그래머가 생성한 데이터를 학습해, 기업 특성에 맞는 최적의 프로그래밍 설루션을 제공한다. 이를 통해 제조기업은 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 분석해 조직의 선호도, 생산 능력 및 요구 사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. 프로플랜AI는 지속적으로 학습하고 적응해 프로그램의 효율성과 생산성을 최대화한다. 프로플랜AI는 부품 프로그래밍의 간소화 외에도 기업들이 잠재된 표준 관행을 파악하고, 회사 프로그래밍 표준에서 벗어난 점을 알려주며, 설계 파일에 내장된 제품 제조 정보(PMI)를 자동화된 CNC 프로그래밍에 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 기계 설정 과정을 안내하고 실행 가능한 프로그램을 제시하는 AI 기반 헥사곤 코파일럿(Hexagon Copilot) 기능을 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 소프트웨어 사용법, 특정 부품 제작 과정, 최적의 기계 가공 전략 등에 대한 지원과 안내뿐만 아니라 사용자는 채팅 기능으로 특정 질문을 하고 명령을 실행할 수 있다.     헥사곤의 AI 애플리케이션은 마이크로소프트의 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스, 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 애저 데이터브릭스(Azure Databricks)를 활용한다. 이를 통해 모든 규모의 제조 기업이 인공지능(AI)을 적용해 시간이 많이 소요되는 프로세스 계획을 자동화하고, 내부 데이터를 더 빠르고 쉽게, 철저하게 활용할 수 있다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마이크로소프트의 클레어 바클리(Clare Barclay) EMEA 엔터프라이즈 및 산업 부문 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조업 생산성 혁신에 대한 공동의 믿음에서 시작됐다”면서, “애저의 AI 기능은 자동화를 통해 전문 CNC 프로그래머의 생산성을 높이고 새로운 사용자의 기술 향상을 도울 것이다. 이는AI가 산업에 가져올 수 있는 변화의 핵심이며, 헥사곤이 제조 전문성과 넥서스 플랫폼을 통해 가치사슬 전반의 생산성을 혁신할 것으로 기대한다”고 말했다.  헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “치열한 경쟁 시장에서 공장 현장의 생산성은 핵심 과제이다. 많은 기계가 자동화되었지만, 프로그래밍은 여전히 복잡한 관계로 고도로 숙련된 전문가를 필요로 한다”면서, “헥사곤은 마이크로소프트와 협력해 넥서스를 통해 강력한 AI 기능을 활용함으로써, 프로그래머가 핵심 업무에 집중해 생산성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 그리고 “제조기업은 프로플랜AI로 자체 데이터를 활용해 프로그램을 개발하기 때문에 개별 비즈니스의 지식과 경험은 물론 생산 부품, 사용하는 공작기계를 자동으로 반영할 수 있다. 이를 통해 신입 직원의 빠른 적응을 돕고, 기술 인력 부족에 직면한 업계는 주요 인력의 이탈 시 손실을 줄일 수 있다”고 전했다. 프로플랜AI는 이미 로딘 머시닝(RODIN machining)을 포함한 여러 산업 전문 기업에 의해 베타 테스트가 완료됐다. 로딘 머시닝의 폴 모이(Paul Mooij) 디지털 디렉터는 “로딘은 지난 2022년 자율 공장 건설을 목표로 자동화를 폭넓게 활용하고 있지만, 공작기계 프로그래밍은 높은 복잡성으로 인해 많은 경험을 요구한다”면서, “프로플랜AI의 장점은 인적 자원을 활용해 기계 활용도를 높일 수 있다는 점이다. 로딘은 프로플랜AI의 제안을 검토하고, 프로그램 세부 사항을 완성하는 데 이를 적극 활용해 기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축했다”고 말했다. 프로플랜AI는 2025년 1분기부터 헥사곤의 CAM 시뮬레이션 설루션인 ‘에스프릿 엣지(Esprit Edge)’를 사용하는 고객에게 제공될 예정이다. 고객들은 추가 구독을 통해 프로플랜AI를 이용할 수 있다.

    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

마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.

자율주행 시뮬레이션 전문기업 모라이는 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 ‘모라이 드라이브(MORAI Drive)’ 설루션이 국제 표준 인증기관인 SGS-TUV Saar로부터 3D 라이다(3D LiDAR) 센서 모듈에 대한 ISO 26262 인증을 취득했다고 밝혔다. ISO 26262는 자동차 전기/전자 시스템의 기능 안정성(functional safety)을 평가하고 관리하기 위한 국제 안전 표준이다. 자율주행 자동차는 사람이 운전하는 차량과 달리 차량 자체가 주행을 제어하기 때문에, 안전성과 신뢰성이 핵심 과제로 꼽힌다. 이러한 배경에서 자율주행 자동차 개발 과정에서 전기 및 전자 시스템의 안전성을 보장하는 ISO 26262 인증은 필수이다. 모라이의 시뮬레이션 설루션은 자율주행 시스템의 인지, 판단, 제어 전체 과정의 연구에서 자율주행 알고리즘이 개발 의도대로 작동하고 안전을 유지할 수 있는지 테스트할 수 있는 가상 검증 플랫폼으로 활용된다. 차량 동작의 정확한 시뮬레이션을 위해 고정밀 차량 역학(vehicle dynamics) 맞춤 설정과 카메라, 라이다, 레이더, GPS 및 관성측정장치(IMU)를 포함한 다양한 센서 모델을 제공한다. 이를 기반으로 합성 데이터셋을 생성해 이를 자율주행 자동차 알고리즘 개발 및 고도화를 위한 학습 데이터로 확용할 수 있다. 자율주행 자동차를 비롯해 UAM, 무인 로봇, 무인 선박, 다목적 무인차량 등 차세대 모빌리티 시스템 전반에 적용할 수 있는 범용성도 갖춘 것이 특징이다.     모라이는 “모라이의 3D 라이다 모듈은 ISO 26262에 따라 최고 수준의 안전성 평가 기준인 ASIL D까지 해당 시스템의 안전 목표를 검증하기 위한 시뮬레이션 분석 도구로 적합하다”는 SGS-TUV Saar의 평가도 소개했다.    모라이의 정지원 대표는 “ISO 26262 인증 취득으로 모라이의 자율주행 시뮬레이션 플랫폼이 자율주행 자동차의 개발과 운영에 필요한 안전성 요구사항 검증에 적합하다는 점을 인정받았다. 모라이의 시뮬레이터를 통해 고객은 현실적인 가상 환경에서 자율주행 차량의 안전성을 빠르고 효과적으로 검증할 수 있어, ISO 26262 표준에 대응하고, 제품 경쟁력을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로도 모라이는 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 기술 개발을 지원하기 위해 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.

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.

SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개   시메릭스MP(SimericsMP)는 FVM 기반의 유동 해석 프로그램이다. 직교형(cartesian) 격자를 이용하여 정확하고 빠른 격자 생성 시간, MGI(mismatched grid interface)를 이용한 인터페이스 면 처리, 그리드 디포메이션(grid deformation)을 통한 형상 변화 등의 특징을 가지고 있다. 그리고 널리 사용되는 CAD 프로그램에 애드인(add in)되어 있어, CFD를 많이 접하지 않은 초보자부터 유동 해석을 전문으로 하는 엔지니어까지 넓은 범위를 만족시킬 수 있는 유동 해석 프로그램이다.    ■ 자료 제공 : 케이더블유티솔루션, www.kwtsolution.com   시메릭스MP의 특징은 빠른 격자 생성과 손쉬운 경계 조건 대입으로 정리할 수 있다.   빠른 격자 생성 <그림 1>은 자동차 전체와 엔진 내부의 격자 형태를 보여주고 있다. 자동차 전체 내부 격자를 생성하는 시간은 일반 PC에서 1시간 30분 정도로 짧은 시간에 가능하다. 이렇게 짧은 시간에 격자 생성이 가능한 이유는, 격자의 밀집을 위한 조건 설정이 간단하고 바이너리 트리(binary tree) 형식의 격자이기 때문에 직교형 격자를 빠르게 만든다. 그리고 격자를 만든 후 벽면 부분을 잘라내기 때문에 격자의 틈, 고체의 형상에 상관 없이 격자를 빠르게 만들 수 있다.    그림 1. 시메릭스MP를 이용한 자동차 내부 격자 생성   쉬운 NX 애드인 세팅 과정  Simerics MP 애드인을 설치하면 NX 메뉴에 SimericsMP가 나타나게 된다. 이 메뉴를 사용하여 유동 해석이 가능하다. 해석 과정은 다음과 같다.    CAD 불러오기    그림 2    <그림 2>에서 보면, CAD를 불러온 후 메뉴의 ‘SimericsMP’를 선택하면 왼쪽에 SimericsMP 메뉴가 나타나게 된다. 이 메뉴를 통해 물리 모델, 경계 조건 등 해석 조건을 세팅할 수 있다.   시뮬레이션 도메인 선정    그림 3   <그림 3>처럼 ‘Select SIM Domains’를 선택하면 CAD 면이 나타나고 볼륨 메시(Volume mesh)에 필요한 면을 선택해 준다.   유동 영역 및 격자 설정   그림 4    <그림 4>의 메뉴에서 유동 공간을 선정하면 선정된 공간에 대해서 유동 해석을 위한 격자를 생성해야 한다. 유동 공간이 만들어지면 왼쪽 창에 고체와 유체 공간이 분리되어 표시된다. ‘Generate Mesh’를 선택하면 격자를 생성할 수 있는 창(Mesh Generation)이 나타난다. 격자 생성 모드는 노멀 모드(normal mode)와 어드밴스드 모드(advanced mode)로 나누어진다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 지오메트리 준비를 위한 팁과 메시의 생성/변형/세분화에 대한 내용을 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   효과적인 지오메트리 준비를 위한 팁 지오메트리 생성 후에는 안정적인 터보 기계 시뮬레이션을 달성하기 위해 효과적인 모델 준비가 필수이다. 이 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 팁을 다음과 같이 소개한다.  지오메트리 정리 및 수리 : CAD 모델에서 틈새, 겹침 또는 중복된 가장자리를 복구한다. 양질의 메시를 생성하려면 깨끗하고 빈틈없는 지오메트리가 필요하다.  메시 최적화 : 날카로운 모서리나 모서리에 필렛을 추가하고 지오메트리를 분할하여 로컬 메시를 세분화할 수 있도록 한다.  가능한 경우 단순화 : 연구 중인 유동 물리학에 필수적이지 않은 작은 피처와 디테일을 제거한다.  매개변수화 : 설계 연구를 위해 치수를 쉽게 변경할 수 있도록 지오메트리를 매개변수화한다. 이러한 팁을 따르면 엔지니어는 터보 기계 형상이 최고 수준의 표준에 맞게 준비되었다고 확신할 수 있다.   메시 생성 지오메트리 생성 및 준비 외에도 전처리에는 복잡한 형상을 위한 메시 생성이 포함되며, 이는 종종 터보 기계 CFD 워크플로의 병목 현상이 된다. 터보 기계 구성 요소의 복잡성과 작동의 동적 특성으로 인해, 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해서는 정밀하고 잘 구성된 메시가 필요하다. 자동화 및 템플릿 기반 접근 방식을 활용하면 이 단계의 효율성을 높이고 전반적인 생산성을 높일 수 있다.   메시 생성의 기본 사항 메시 생성은 계산 영역을 셀 또는 요소라고 하는 작은 영역으로 세분화하여 그 위에 지배 방정식을 푸는 프로세스이다. 잘 구성된 그리드는 필수적인 흐름 특징과 물리적 현상을 포착하는 정확하고 효율적인 터보 기계 시뮬레이션을 보장한다. [참고] 피델리티 오토메시를 통한 향상된 터보 기계 메싱 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh) 소프트웨어 패키지는 회전 기계 메싱을 위한 툴로, 피델리티 오토그리드를 통한 자동화된 멀티블록 구조형 메싱과 피델리티 헥스프레스를 통한 비정형 메싱 기능을 제공한다. 모든 유형의 터보 기계 애플리케이션을 위한 템플릿을 갖춘 이 설루션은 메시 프로세스를 간소화하여 복잡한 지오메트리를 손쉽게 처리하고 고품질 메시를 빠른 시간 내에 제공한다. 피델리티 오토메시로 시뮬레이션 워크플로를 가속화하여 설계 혁신과 최적화에 집중할 수 있다.   그림 1. (a) 풍력 터빈의 구조화된 메시, (b) 로터 블레이드 팁의 하이브리드 메시   메시 유형 터보 기계 시뮬레이션에 사용되는 주요 메시 유형과 기법은 다음과 같다.  Structured : 일정한 간격의 그리드 포인트로 구성된 구조화된 메시(그림 1-a)는 일관된 패턴을 사용하며, 종종 격자형 구조와 유사하다. 예측 가능한 흐름 패턴이 있는 영역에서는 고품질 해상도를 제공하지만, 복잡한 지오메트리에서는 구현하기가 어려울 수 있다.  멀티블록 : 계산 도메인은 구조화된 격자로 개별적으로 메시 처리된 여러 개의 간단한 블록으로 나뉜다. 이 방법을 사용하면 복잡한 도형에 대해 국소적인 세분화가 용이하고 그리드를 쉽게 생성할 수 있다.  Unstructured : 이러한 메시는 불규칙한 패턴으로 구성되며 2D에서는 삼각형, 3D에서는 사면체로 구성되는 경우가 많다. 복잡한 형상에 적합한 비정형 메시는 복잡한 모델에 쉽게 적용할 수 있지만, 중요한 흐름 영역에서 해상도가 저하되는 경우가 있다.  Hybrid : 구조화된 메시와 구조화되지 않은 메시의 장점을 결합한 하이브리드 메시(그림 1-b)는 경계 레이어와 같이 더 높은 해상도가 필요한 영역에는 구조화된 그리드를 사용하고, 복잡한 기하학적 영역에는 구조화되지 않은 그리드를 사용한다.  Conformal : 이 기술은 지오메트리의 여러 부분에 걸쳐 메시가 연속되도록 하여 인접한 메시 블록 사이의 간격과 중첩을 제거한다. 컴프레서나 터빈의 블레이드와 같이 간격이 좁은 구성 요소 사이의 흐름을 정확하게 캡처하는 데에 필수이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.