엔비디아가 현대자동차그룹과 전략적 파트너십을 맺고, AI와 산업용 디지털 트윈으로 안전하고 보안이 강화된 차세대 모빌리티를 위해 협력할 예정이라고 밝혔다. 현대자동차그룹은 생산 시설 최적화와 함께 소프트웨어 중심 차량과 로봇을 비롯한 주요 모빌리티 제품에 광범위한 AI 이니셔티브를 도입하고 있다. CES 2025 전시회에서 발표된 이번 협력을 통해 현대자동차그룹의 스마트 모빌리티 혁신은 엔비디아 가속 컴퓨팅, 생성형 AI, 디지털 트윈, 물리 AI 기술을 만나 한층 더 강화될 예정이다. 현대자동차그룹은 엔비디아의 데이터센터급 컴퓨팅과 인프라를 활용할 계획이다. 이를 통해 첨단 AI 모델을 훈련하고, 강력한 자율주행차 소프트웨어 스택을 구축하는 데 필수인 방대한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다. 현대자동차그룹은 엔비디아 OVX 시스템에서 실행되는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 통해 기존 소프트웨어 툴 전반에 디지털 스레드를 구축할 예정이다. 이를 통해 디지털 트윈 환경에서 정확한 차량 설계와 프로토타이핑을 달성할 수 있다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 이를 통해 엔지니어링 효율을 높이고, 비용을 절감하며, 출시 기간을 단축시킬 것으로 기대하고 있다.     또한, 현대자동차그룹은 자율주행 시스템 개발과 자율주행 애플리케이션 검증을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하기 위해 엔비디아와 협력할 예정이다. 자율주행차의 안전한 배포에 있어 시뮬레이션의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 시뮬레이션은 모든 가능한 날씨, 교통 상황, 위치는 물론 드물거나 위험한 시나리오에서 자율주행 기술을 안전하게 테스트할 수 있는 방법을 제공한다. 현대자동차그룹은 옴니버스 기술을 활용해 디지털 트윈과 같은 애플리케이션을 개발해 기존과 미래 제조 라인을 시뮬레이션으로 최적화할 예정이다. 이러한 디지털 트윈은 생산 품질을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 제조 효율을 높일 수 있다. 그리고 현대자동차그룹은 옴니버스를 기반으로 구축된 로보틱스 시뮬레이션 프레임워크인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 사용해 공장에 안전하게 배치할 산업용 로봇을 제작하고 훈련할 수 있다. 엔비디아는 자동화 제조를 위한 AI 툴과 라이브러리를 통해 로보틱스 인텔리전스의 발전을 돕고 있다. 그 결과 현대자동차그룹은 물리적으로 정확한 가상 환경에서 산업용 로봇 훈련을 실시해 제조를 최적화하고 품질을 향상시킬 수 있다. 이는 로봇과 실제 환경 간의 상호작용을 보다 직관적이고 효과적으로 구현하는 동시에 로봇이 인간과 함께 안전하게 작업할 수 있도록 보장하는 데 도움을 준다. 현대자동차그룹의 GSO(Global Strategy Office) 본부장인 김흥수 부사장은 “현대자동차그룹은 로봇, 자율주행, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 AI 기술을 활용해 혁신적인 시도를 하고 있다. 엔비디아와의 협력을 통해 이러한 혁신을 내실화하고 가속화해, 미래 모빌리티를 선도하는 기업으로 도약할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 CES 2025서 세 가지 컴퓨터 설루션을 위한 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)를 발표했다. 코스모스는 생성형 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)과 고급 토크나이저(tokenizer), 가드레일, 가속화를 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성된 플랫폼이며, AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템 개발을 촉진하고자 구축됐다. 자율주행차(AV)의 개발에는 세 가지 컴퓨터가 필요하다. 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하기 위한 엔비디아 DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 위해 엔비디아 OVX 시스템에서 구동하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 안전을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 차내 컴퓨터인 엔비디아 AGX가 각각 있어야 한다. 이러한 목적으로 특별히 만들어진 풀 스택 시스템은 개발 주기의 지속을 가능하게 하면서, 성능과 안전성의 개선 속도를 높일 수 있다.     세 가지 컴퓨터 설루션에 코스모스가 추가되면서 개발자들은 사람이 운전한 수천 킬로미터의 주행 거리를 수십억 킬로에 달하는 가상 주행 거리로 변환해 훈련 데이터의 품질을 높이는 일종의 데이터 플라이휠(flywheel)을 갖게 됐다. 코스모스 WFM은 허깅 페이스(Hugging Face)와 엔비디아 NGC 카탈로그에서 오픈 모델 라이선스로 사용할 수 있다. 코스모스 모델은 곧 최적화된 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공될 계획이다. 엔비디아의 산자 피들러(Sanja Fidler) AI 리서치 부문 부사장은 “AV 데이터의 공장이라 할 만한 이 플라이휠은 차량 데이터 수집과 4D의 정확한 재구성, 그리고 AI를 활용해 훈련과 폐순환(closed-loop) 평가에 적합한 장면과 다양한 교통 상황을 생성한다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼과 코스모스에 AI 모델을 보조적으로 사용하면 합성 주행 시나리오를 생성해 훈련용 데이터를 크게 증폭시킬 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 놈 마크스(Norm Marks) 자동차 부문 부사장은 “물리 AI 모델의 개발은 예로부터 자원 집약적이고 비용이 많이 들었으며, 개발자가 실세계 데이터세트를 확보하고 필터링한 뒤 훈련에 맞춰 큐레이팅과 준비를 거쳐야 했다. 코스모스는 이 과정을 생성형 AI로 가속해 자율주행차와 로보틱스의 AI 모델을 더욱 빠르고 정확하게 개발하게 해 준다”고 전했다.

데이터 및 AI 기업 SAS가 IDC에 의뢰해 조사한 최근 연구에 따르면, 한국은 AI 채택 및 통합에서 빠르게 발전하고 있는 것으로 나타났다. 특히, 기술 및 제조업 분야에서 선도 국가인 한국은 자율주행차, 헬스케어, 스마트 제조업과 같은 분야에서 AI 개발이 상당한 진전을 이루고 있는 것으로 밝혀졌다. ‘IDC 데이터 및 AI 현황 : 2024 아시아 태평양 지역’ 조사는 한국, 중국, 일본, 호주, 인도 등 아태지역 8개 시장에서 금융, 제조, 정부, 의료 및 생명과학 분야의 기업 및 기관 임원 509명을 대상으로 진행됐으며, AI 투자 결정, 조직에서 원하는 AI 사용 사례, AI 구축 관련 과제 및 신뢰할 수 있는 AI 결과물을 위한 프로세스 관리 방안 등을 살펴봤다.     보고서에 따르면, 한국 기업은 AI 시스템의 투명성, 공정성, 윤리적 기준을 충족하는 데에 중점을 두며 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 균형 잡힌 접근 방식을 채택하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 강력한 데이터 관리와 모델 관리를 통해 AI 애플리케이션의 정확성과 신뢰성을 유지하고자 노력하고 있으나, 실제적인 사용 사례 평가와 AI 투자에 대한 입증된 사례 제공에 어려움을 겪는 기업이 많은 것으로 조사됐다. 이는 외부 전문가의 참여를 통해 각 필요에 맞는 AI 사용 사례를 확인하고 데이터와 모델 역량을 강화해야 할 필요가 있음을 뜻한다. 또한, 한국 기업들은 AI 성능을 보장하기 위한 다섯 가지 핵심 요소로 ▲보안 및 데이터 프라이버시 ▲강력한 모델 학습 및 검증 기술 ▲지속적인 데이터 모니터링 ▲모델 관리/모델옵스(ModelOps) ▲규제 준수를 꼽았다. 이밖에 인구 고령화와도 연관 있는 인재 부족 현상이 우려 사항으로 꼽혔다. 한국 기업은 AI 기술 구현의 주요 과제로 ▲전문 기술 인력 부족(36%) ▲데이터 기반이 클라우드에 중앙 집중화 또는 최적화되지 않음(32%) ▲명확한 비즈니스 사례 부족 및 잠재적 투자 수익(ROI) 실현의 어려움(28%) ▲AI 솔루션 평가 기준의 불명확성(28%) 등이 있다고 밝혔다.     또한 데이터 접근의 한계와 비효율성도 AI 성공을 힘들게 하는 요소로 나타났다. 41%의 응답자가 인프라의 제약으로 데이터 접근이 불가능하다는 문제를 제기했고, 데이터셋의 변동성과 빠른 만료(36%), 대용량 데이터로 인한 분석의 어려움(36%)도 지적됐다. 한편, 아태 지역 내에서도 국가마다 AI 환경이 다르고, 각국의 도입 양상도 다르게 나타났다. 중국은 AI 투자에서 선도적인 위치에 있는 것으로 나타났는데, 59%의 응답자가 향후 1년 내 AI 투자를 20% 이상 대폭 늘릴 계획이라고 밝혔으며, 인도(51%)와 일본(46%)이 그 뒤를 이었다. 또한, 한국과 중국 모두 다른 국가보다 AI 도입 및 통합이 빠르게 진행되고 있는 것으로 조사됐다. 이러한 차이는 투자 수준, 규제 프레임워크, AI 인재 및 인프라의 가용성 등 여러 요인에 영향을 받고 있다. SAS코리아의 이중혁 대표이사는 “이번 IDC 조사 결과를 통해, 한국 기업이 AI 채택과 통합에서 빠른 행보를 보이는 한편, 투명성, 공정성, 윤리성 등 신뢰할 수 있는 AI의 구축을 우선시하며 신중한 태도를 취하고 있음을 알 수 있다”라고 설명했다. 그는 또한 “전문 인력의 부족과 검증된 AI 도입 사례 발굴 부족 등의 문제를 해결하기 위해, SAS는 한국 기업들이 필요에 부합하고 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 고부가가치 AI 사용 사례를 발굴할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

[자료] 모빌리티 기술을 접목한 공공건축물 리뉴얼 전략 발행 : 2024. 8. 형식 : pdf 12 page 제작 : 건축공간연구원 * 이 글은 남성우 외. (2024). 2023년 공공건축물 리뉴얼 지원 및 관리. 국토교통부 중 일부 내용을 정리하여 작성함 공공건축물의 노후화, 공간 부족과 새로운 시설 수요, 운영·관리 어려움 등의 문제로 정부(국토교통부)는 철거 후 신축 또는 리모델링 등 리뉴얼을 추진하고자 하는 기관을 대상으로 건축계획과 설계 모델을 지원해 주는 리뉴얼 사업을 운영하고 있다. 2023년에 운영한 리뉴얼 사업에서는 노후 공공건축물을 대상으로 건축공간 기반 상용화가 예정된 로봇, 자율주행차, UAM 등 모빌리티 기술을 접목한 공공건축물 리뉴얼 기본계획과 설계안을 제시하였다. 모빌리티 기술을 접목한 공공건축물 리뉴얼 사업이 확산되기 위해서는 교부세, 기금, 특별회계 등 공공의 재정적 지원과 위탁개발 방식 등을 활용한 사업적 지원, 건축 기준의 완화와 같은 계획적 인센티브 제공 등의 지원 방안이 마련되어야 한다. 모빌리티 기술을 접목한 공공건축물 리뉴얼, 왜 필요한가? 공공건축물은 「건축서비스산업 진흥법」에서 ‘공공기관이 건축하거나 조성하는 건축물 또는 공간환경’으로 정의하고 있으며, 공공청사·경찰서·소방서·학교·도서관·주민센터 등 국민의 복리를 위한 목적으로 활용되는 만큼 공공의 면밀한 관리가 필요한 중요 시설이다. 현재 공공건축물은 전체의 43.4%가 준공된 지 20년 이상으로 노후화가 진행되고 있으며, 앞으로 그 비율은 증가할 것으로 예상되어 노후 공공건축물을 리뉴얼1) 하기 위한 사업들이 확대 추진될 것으로 보인다.2) 다만, 단순히 노후시설의 현대화와 지역의 부족한 시설들을 확충하는 리뉴얼에 그치지 않고 사회적·환경적 문제 해결, 국민 복리 증진, 그리고 산업·경제 발전이라는 보다 높은 가치 및 목표와 연계하여 리뉴얼 사업을 전략적으로 추진할 필요가 있다.   상세내용 첨부 참조

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.

모라이는 성남시가 주최하고, 성남산업진흥원과 모라이 주관으로 펼쳐진 ‘샤크(SHARK) 자율주행대회’를 진행했다고 밝혔다. 샤크(SHARK, Seongnam Hightech Autonomous Road frameworK)'는 성남 시내를 디지털 트윈으로 구현한 가상 공간에서 교통, 날씨, 도로 등 다양항 상황에 맞춰 자율주행 기술을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼으로, 자율주행 연구와 교육을 위한 도구로 사용되고 있다. 올해로 두 번째 개최된 샤크 자율주행대회는 자율주행 분야 연구 인력을 발굴하고, 자율주행 소프트웨어 인력 양성을 통해 자율주행 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위해 마련되었다. 지난 8월 30일 성남글로벌융합센터에서 진행된 샤크 자율주행대회에는 광운대학교, 경희대학교, 동국대학교, 성균관대학교, 아주대학교, 인하대학교, 충남대학교, 한양대학교 등 국내 대학교에 재학중인 100여명의 학생이 팀을 이뤄 참여했다. 참가 학생들은 샤크를 활용해 디지털 트윈 기술로 구축된 성남 시청 맵 위에서 지정된 경로를 따라 이동하며, 신호등 인식 및 신호에 맞춘 주행 능력, GPS를 제외한 센서만으로 장애물을 회피하는 GPS 음영 구간 주행, 정적·동적 장애물 회피, GPS 음영 구간 주차, 차간 거리 유지 등 다양한 미션을 수행했다. 이를 통해 참가자들은 자율주행차가 실제 도로에서 직면할 수 있는 다양한 상황과 시나리오에 대한 대응 능력을 평가받았다.     대회 결선 결과, 대상은 인하대학교 THE GIGACHA팀이 수상했다. 최우수상은 충남대학교 EMCS 팀에 돌아갔다. 우수상은 성균관대학교 AM1398 팀, 한양대학교 MOBILION 팀, 동국대학교 돌체라떼 팀, 건국대학교 KU:rrier 팀 등 4개 팀이 수상했다. 대상에게는 상금 200만원, 최우수상 상금 100만원, 우수상은 상금 50만원이 각각 수여되었다. 모라이의 정지원 대표는 “모라이는 미래 모빌리티의 중심지로 성장하고 있는 성남시와 오랜 협력을통해, 자율주행 연구원들과 학생들에게 가상 환경에서 자율주행 기술의 성능과 안전성을 평가할 수 있는 시뮬레이션 솔루션을 제공하고 있다. 이번 대회를 통해 미래 자율주행 산업의 핵심 인재들에게 실질적인 경험을 쌓을 수 있는 기회가 되었을 것으로 생각한다. 앞으로도 모라이는 정부, 지자체, 학계 및 산업계와의 긴밀한 파트너십을 통해 자율주행 인재 양성과 산업 생태계 활성화를 위해 적극 기여할 계획”이라고 말했다. 한편, 모라이는 성남시와 업무 협약을 맺고, 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 모빌리티 시스템을 연구·개발하는 스타트업과 연구소, 학교 등에 샤크 플랫폼을 제공하고 있으며, 기술 교육도 진행하고 있다. 이러한 협력의 일환으로 모라이는 시뮬레이션 툴 라이선스를 제공하고, 결선에 앞서 학생들에게 자율주행 기술 교육 세션을 마련해 학생들이 최신 자율주행 기술을 체험하고 배울 수 있도록 지원했다.

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.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2)   3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)는 플랫폼 기반의 차세대 CAD로서, 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위해 필수적인 다쏘시스템의 솔루션이다. 최근 급변하는 자동차 산업의 시장 환경 변화는 지속적인 기업 성장의 도전 요소이며, 이에 따른 기업의 대응 전략 및 제품 개발 방향의 변화가 요구된다.  이번 호에서는 자동차 산업에서 당면한 과제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 3D익스피리언스 카티아의 신기술에 대해서 살펴본다.   ■ 최윤정 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3D익스피리언스 카티아 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역에 관심을 가지고 있으며, 자동차 OEM 및 부품사와 프로젝트를 수행하며 현업의 어려움을 파악하고 3D익스피리언스 카티아 기반의 솔루션을 제안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 산업의 당면 과제 전기/커넥티드/자율주행차 친환경차의 시장 비중이 확대됨에 따라 신규 플레이어와의 경쟁이 심화되고, 전장 및 소프트웨어의 고도화에 따른 개발 복잡성이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 시스템간 통합 및 추적성이 요구된다.   새로운 고객 경험 새로운 비즈니스 모델 및 신규 시장/고객 세그먼트의 확장이 발생하고 있다. 또한 비대면 고객 서비스 및 채널이 증가하고 있다. 고객 경험에 대한 선행 검증이 요구된다.   품질/비용/규제 자동차 환경 규제 기준이 지속적으로 강화되고 있다. 전세계적으로 리콜 수가 급증하였으며 생존을 위한 수익성 확보가 필요하다.   디지털 전환(digital transformation) 디지털 역량에 대한 강화가 요구되며, 데이터 기반 의사결정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 조직의 유연한 개발 환경 및 업무 효율 향상을 위해 클라우드의 도입이 가속화되고 있다.      따라서 미래지향적인 제품 개발을 위해서 현재의 엔지니어링 환경의 혁신적인 변화가 요구되고 있으며, 카티아 또한 이러한 시장 요구사항의 해결을 위해 발맞추어 발전해오고 있다. 3D익스피리언스는 글로벌 OEM과의 경험을 통해 자동차 산업에 특화된 베스트 프랙티스를 축적하였으며, 이를 통해 프로세스 기반의 솔루션을 제공한다. 많은 OEM 및 공급사(supplier)에서 3D익스피리언스를 활용하고 있으며, 데 팍토(de facto, 사실상) 표준으로서 입지를 공고히 하고 있다. 특히 주목할 점은 많은 OEM 및 부품사에서 클라우드로의 전환을 통해 미래 기술의 기반을 마련하고 있다는 것이다.   카티아 모델링 기술의 발전 방향 과거 3D CAD 솔루션의 기능과 사용성은 스펙에 따라 정확히 모델링할 수 있고 설계 효율을 높이기 위한 템플릿(template) 기반 설계를 지원하는 정도에 그쳤다. 하지만, 현재는 설계자가 미쳐 고려하지 못했던 부분도 지원해 주기 위해 생성형 설계(generative design)라는 개념이 등장하여 급부상하고 있다. 이는 모델링과 시뮬레이션을 접목시킨 MODSIM(모드심)이라는 새로운 방법론 및 기능으로 발전했다. 곧 다가올 미래에는 설계자의 개발 의도를 파악하여 사전에 가이드를 제공하는 생성형 AI(generative AI) 기술이 본격적으로 상용화될 예정이다.     플랫폼 기반 설계 협업 효율성 향상 기존의 CAD는 데이터가 파일 형태로 저장되고, PLM(제품 수명주기 관리) 혹은 PDM(제품 데이터 관리)과 연계하여 관리되는 형태가 일반적이었다. 그러나 3D익스피리언스 카티아는 데이터를 서버에 중앙집중 관리하는 플랫폼 형태로 변화하였다. 플랫폼은 모든 유저를 단일 데이터에 디지털로 연결시켜주는 역할을 하기 때문에, 파일이라는 개념을 없애고 모든 데이터를 서버에 관리함으로써 모든 유저가 동일한 최신 모델을 참조할 수 있도록 한다. 또한 데이터 관리 체계가 단순화되어 설계자가 주의해서 관리해야 할 요소(링크, 파일 경로, 품번, 버전 관리 등)가 줄어들고, 휴먼 에러를 대폭 감소시킬 수 있다.  협업 측면에서는 설계 전체 기간을 크게 단축시킬 수 있다는 중요한 장점이 있다. ‘실시간 동시 협업 설계’라는 기존에 상상하지 못했던 작업 방식이 가능해지며, 빠르게 설계 완성도를 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.