[CAE 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2024이 지난 11월 8일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 올해로 14회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2024’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제6회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’과 동시 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서는 현대오토에버, 금호타이어, 현대자동차, 현대모비스, LG전자, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어, 나니아랩스, 피도텍, 케이더블유티솔루션, HP 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되어 많은 관심을 모았습니다.  CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했습니다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리   [아젠다] CAE 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2024 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2024] 발표 제목 및 발표자 소개   00. [개회사] CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수) 01. [기조연설] 기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 ‘판타레이’ / 에스엔에이치 민태기 연구소장 02. [기조연설] AI/ML과 Digital Reality Platform을 통한 CAE 혁신 전략 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장 휴식 03. [기조연설] SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안 / 현대오토에버 박경훈 실장 04. Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례 / 나니아랩스 강남우 대표 05. HP 3D 프린팅 자동화 솔루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션 / HP P3D 김태화 Manager 06. 최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개 / 피도텍 최병열 연구위원 07. CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신 / 케이더블유티솔루션 변성준 이사 08. 가전 개발에서 CAE와 AI 활용 / LG전자 박우철 책임연구원 09. 휴식 제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로 10. [기조연설] 타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축 / 금호타이어 김기운 전무 11. 모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼개발 프레임워크 / 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터 12. NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례 / 현대모비스 정원태 책임연구원

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)가 만난다. 국내 제조업 혁신을 이끄는 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 오는 11월 8일 수원컨벤션센터에서 열린다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 다양한 업계 전문가들이 참여해 최신 기술 동향과 활용 사례를 공유한다. CAE는 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법으로, 제품 개발부터 생산 효율화까지 중요한 역할을 한다. 올해로 14회째를 맞는 CAE 컨퍼런스는 캐드앤그래픽스가 주최하고, KAIST 강남우 교수가 이끄는 CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관한다. 콘퍼런스와 함께 개최되는 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회에서는 관련 산업의 최신 트렌드를 직접 만나볼 수 있다. 기술 분야에서 디지털 트윈과 디지털 전환 기술은 확산되고 있다. 특히 CAE 기반 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈 구현과 디지털 전환에 중요한 역할을 하고 있다. 여기에 AI(인공지능) 기술이 시뮬레이션과 결합하면서 새로운 가능성을 제시하고 있다.     이번 콘퍼런스에서는 다양한 기업과 기관의 전문가들이 AI와 CAE의 융합을 통한 제조 혁신 사례를 발표한다. 에스엔에이치 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로, 산업 내 경계를 넘나드는 학문과 기술의 융합에 대해 소개할 예정이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로, 헥사곤 MI의 디지털 리얼리티 플랫폼인 넥서스(Nexus)와 AI/ML 플랫폼인 오디세이(ODYSSEE)를 통한 CAE 혁신 전략과 디지털 트윈의 실무 적용 방안에 대해 제시한다. 현대오토에버 박경훈 실장은 최근 변화하고 있는 자동차 산업의 화두인 SDV(소프트웨어 정의 자동차)와 관련된 내용으로 ‘SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안’에 대해 소개한다. 금호타이어 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’을 주제로 제품 개발 프로세스의 혁신을 통해 개발 기간 단축과 성능 향상, 개발 비용 절감을 달성한 사례에 대해 소개한다. LG전자 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’을 주제로, 가전 개발에서 CAE 활용을 비롯해 기존 업무에 AI를 적용한 사례와 한계는 무엇인지에 대해 소개한다. 또한, 생성형 AI를 이용한 부품 개발 활용과 Asm CAD를 이용한 구조해석 AI 예측에 대해서도 설명한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’라는 제목으로, 설계안을 쉽고 빠르게 생성, 예측하고 최적화할 수 있는 로코드 AI 플랫폼 ‘AslanX’(아슬란엑스)에 대해 소개한다. HP 김태화 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’을 주제로, 3D 프린팅 자동화 설루션을 활용한 산업 디지털 전환 성과를 발표하며, 맞춤형 대량생산을 통한 생산 속도와 효율성 향상을 강조한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개’를 주제로, 최적설계 비전문가에게 전문가 수준의 최적설계 인사이트를 제공하기 위한 OOTB(Out Of The Box) 방식의 베스트 프랙티스 최적설계 프로세스와 AADO(자동 분석 및 설계 최적화) 기술 및 활용 사례에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로는 ‘제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions’을 주제로, 지멘스 심센터(Simcenter) 설루션을 사용하여 유연한 워크플로 구성과 자동화 실행을 기반으로 다양한 분석작업의 효율을 높이고 의미있는 결과를 빠르게 도출할 수 있는 AI 설루션을 소개한다. 케이더블유티솔루션 변성준 이사는 ‘CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’을 주제로 NX CAD와 CFD를 융합한 설계 혁신 사례를 발표하며, 제품 설계자가 직접 해석 작업을 수행할 수 있는 간편한 설루션을 소개한다. 현대모비스 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’를 주제로, NVH(소음 진동) 분야에서 서브스트럭처링(Substructuring), 시험/해석 하이브리드, 멀티피직스(Multiphysics), AI, 디지털 트윈 등을 통합해, 시스템 단위의 효율적이고 정확도를 높이기 위한 해석 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수)은 “제조 분야에 생성형 AI가 도입되면서 디지털 트윈과 연계한 최적화로 지속가능한 환경을 구축하는데 일조하고 있다”면서, 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, 국내 제조사의 도약과 발전을 위한 AI와 CAE 융합에 대한 최신 기술과 이를 활용한 설루션, 그리고 실제 활용 사례 등이 소개될 예정이다. 많은 관심과 참여를 부탁드린다”고 말했다. 이번 콘퍼런스에는 현대자동차, 현대모비스, 현대오토에버, LG전자, 금호타이어 등 CAE를 적극 활용하고 있는 제조업체를 비롯해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 나니아랩스, HP, 피도텍, 케이더블유티솔루션 등 CAE 설루션 제공 업체들이 참여한다. 이들은 CAE 분야의 새로운 기술 개발 현황과 트렌드 변화, 그리고 다양한 활용사례에 대해 소개할 예정이다. CAE 컨퍼런스 2024는 ‘제6회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’ 전시회와 동시에 개최된다. 이번 CAE 컨퍼런스와 연계되어 있는 전시회에서도 다양한 CAE 관련 설루션들을 접할 수 있다. CAE 컨퍼런스 2024 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 가능하다. 한편, 10월 21일 오후 4시에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, CAE 컨퍼런스 2024 프리뷰 방송이 진행됐다. 이날 방송에서는 한양대학교 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무가 출연해 CAE와 AI의 미래 방향성에 대해 소개했다. 또한 가상제품개발에서 초기 콘셉트 설계를 담당하는 1D CAE를 활용한 MBD(모델 기반 설계)와 함께 디지털 트윈과 AI의 접목으로 변화해 나가는 시뮬레이션 기술 트렌드에 대해 소개해 관심을 모았다.

CAE 컨퍼런스 2024 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     CAE 컨퍼런스 2024 아젠다 - AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략 [인사말] CAE컨퍼런스 준비위원회 / 강남우 위원장(KAIST 교수) [기조연설] 기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 '판타레이' / 에스엔에이치 민태기 연구소장 [기조연설] AI/ML과 Digital Reality Platform을 통한 CAE 혁신 전략 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장  [기조연설] SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안 / 현대오토에버 박경훈 실장 Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례 / 나니아랩스 강남우 대표 HP 3D 프린팅 자동화 솔루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션 / HP 김태화 P3D Manager    " 최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개 / 피도텍 최병열 연구위원 CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신 / KWT Solution 변성준 이사 가전 개발에서 CAE와 AI 활용 / LG전자 박우철 책임연구원     제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions /  지멘스 이종학 프로 [기조연설] 타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축 / 금호타이어 김기운 전무 모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼개발 프레임워크 / 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터     NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례 / 현대모비스 정원태 책임연구원     폐회사(캐드앤그래픽스 최경화국장) & 경품 추첨  

현대모비스가 미래 모빌리티용 신소재 개발에 속도를 올리며 다양한 연구개발 성과를 내고 있다. 오는 2030년 전후로 강화될 것으로 예상되는 글로벌 환경규제에도 선제적으로 대응할 수 있게 됐다. 고성능ㆍ고효율의 소재기술로 미래 모빌리티 경쟁력을 제고하고, 원자재 분야에서 발생하는 무역분쟁이나 국제 정세에도 유연하게 대처하고 있다는 평가다.   현대모비스는 자동차 핵심부품의 원천이 되는 소재 역량 강화를 위해 △글로벌 환경 규제에 대응할 수 있는 지속가능한 소재, △모빌리티를 선도하는 혁신소재 △가상 검증 방식 구현을 통한 디지털 재료 등 3대 소재 개발 전략을 밝혔다.   현대모비스 R&D기반기술연구실장 김미로 상무는 “ESG 대응을 위한 친환경 소재개발과 함께 디지털 기술로 패러다임이 전환되고 있다”며 “소재를 다원화하고 대외 의존도를 낮춘 혁신소재를 개발해 모빌리티 경쟁력을 높여 나갈 것”이라고 밝혔다.   현대모비스의 소재 개발 전략은 최근 수년간 중요성이 더욱 강조되고 있는 소재ㆍ부품ㆍ장비(소부장)의 독자적인 경쟁력 확보와도 맥락이 일치한다. 펜데믹 상황에도 안정적인 공급망을 구축한 바 있는 현대모비스는 최근 신소재 연구개발 분야에서도 독자적인 성과를 내고 있다.   현대모비스는 고가의 니켈 함유량을 줄인 전력변환부품 인덕터 개발에 성공했다. 신소재 개발담당 연구원이 인덕터의 전기적 특성을 평가하고 있는 모습 글로벌 환경규제 대응할 지속가능 소재… 플라스틱 재활용, 바이오 소재 등 개발   현대모비스는 지속가능한 소재를 개발해 글로벌 환경규제에 대응한다는 방침이다. 지속가능한 소재는 재료를 재활용하거나 바이오 소재를 활용하는 방식이다.   먼저 재활용 소재는 플라스틱 부품에 주로 사용한다. 생활 폐기물이나 폐차에서 재활용이 가능한 부품을 회수하고, 이를 분쇄 가공한 뒤 첨가제를 넣어 재생소재를 만들게 된다.     현대모비스는 최근 차체 하단의 긁힘을 방지하는 로어암(Lower Arm) 보호커버를 이 같은 방식으로 개발하는데 성공했다. 이 제품은 재활용 플라스틱 함량이 50%에 이르지만 기존 제품과 동일한 물성(物性)을 갖췄다. 현재 유럽연합은 오는 2030년부터 신차에 들어가는 플라스틱에 재활용 소재를 25% 사용하도록 법제화를 추진하고 있다. 현대모비스는 이 보다 6년 앞서 기준치 2배를 뛰어넘는 신소재 개발에 성공한 것이다.           그 밖에도 현대모비스는 운전석(칵핏)모듈과 램프, 에어백 등 플라스틱 소재를 많이 활용하는 부품에 적용할 수 있는 30여 종의 신소재를 개발하고 있다. 친환경 바이오 분야에서도 목재를 활용해 이산화탄소 배출은 줄이고, 내후성(열이나 자외선에 변색이나 분해되지 않는 성질)을 강화한 친환경 소재 개발에 공을 들이고 있다.       희소 금속 사용 줄이고 성능은 개선한 신소재… ‘니켈프리’ 등 개발 박차   현대모비스는 전동화와 전장부품 등 고부가가치 제품 중심으로 포트폴리오를 전환하며, 니켈과 같은 희소금속은 적게 쓰면서도 성능은 개선한 신소재 개발에 박차를 가하고 있다.      현대모비스는 최근 전기차용 전력변환 핵심부품인 인덕터에 고가의 니켈금속을 줄인 신소재를 개발했다. 인덕터는 니켈을 혼합한 금속분말을 사용해 만드는데 현대모비스는 니켈 함유량을 기존 50%에서 30%대로 줄이는데 성공했다. 최근 10년 사이 니켈 가격이 6배가량 급등한 가운데 원자재 가격변동성은 최소화하고, 전자기 물성은 확보한 신소재로 평가받고 있다.   현대모비스는 이에 그치지 않고 세계 최초로 니켈을 전혀 사용하지 않은 ‘니켈프리’ 신규 소재도 개발해 평가에 돌입한 것으로 알려졌다. 그 밖에도 고속충전용 배터리 냉각기술, 전자파 차폐 소재, 자율주행 센서 표면 코팅기술 등 전동화와 전장부품 전 분야의 경쟁력을 제고할 신규소재 개발에 주력하고 있다.   車 소재기술도 디지털로 전환… 100명 이상 재료공학 연구개발 인력 확보 강점   현대모비스는 디지털재료 기술에도 공을 들이고 있다. 전통적인 소재 분야에 IT기술을 융합하는 방식이다. 자동차부품에 들어가는 다양한 소재특성을 가상으로 모사하고 예측해 정합성을 향상시키고 있다.   인공지능으로 새로운 소재를 탐색하기도 한다. 그 동안 확보한 데이터를 정량화해 소재 특성을 자동으로 판정하기도 한다. 재료기술 분야의 정보플랫폼을 바탕으로 소재 개발에 획기적인 변화가 예상된다.   한편 현대모비스는 신소재 개발 역량 강화를 위해 자동차부품사로서는 이례적으로 100여명 이상의 재료공학 연구개발 인력을 보유하고 있다. 최근 디지털 재료분야로의 연구개발 범위가 확대됨에 따라 다양한 전공자들의 채용도 활발하게 추진하고 있다.   이 같은 연구개발 성과에 따라 현대모비스는 지난해 국내 기업 연구시설로는 이례적으로 과학기술정보통신부로부터 안전관리 우수연구실에 선정되기도 했다. 연구실 운영에 필요한 표준모델을 구축하고, 연구개발 관리능력이 뛰어난 시설로 인증받은 것이다.    현대모비스 연구원들이 재활용 소재로 개발한 칵핏모듈의 내구성을 평가하고 있는 모습

1. 이차전지 산업 혁신전략 산업부는 2022년 11월 1일 2030년 이차(2차) 전지 세계 최강국 지위 달성을 비전으로 하는 '이차전지 산업 혁신전략'을 발표하고, 글로벌 공급망 리스크 등 당면한 과제에 민·관이 공동 대응하기 위한 '배터리 얼라이언스'를 출범하였다. * 배터리 얼라이언스는 정부-관련기관-기업 등이 지속 협력하기 위한 협의 수단으로서, 공급망, 배터리 규범, 산업경쟁력 등 3개 분과로 구성되어 있다. 이차전지 산업 혁신전략은 민·관이 함께 ①안정적 배터리 공급망 확보, ②대한민국을 첨단기술 혁신과 R&D의 중심지로 조성, ③건실한 국내산업 생태계 구축 등 핵심과제를 이행해 나가며,2030년 세계시장 점유율 40%를 달성하는 동시에 50조원 이상의 국내 투자를 실현하는 것을 목표로 한다.   2. 2023 이차전지 산업경쟁력 강화 국가전략 전고체 전지 세계 최초 상용화를 목표로 민‧관이 2030년까지 20조원을 함께 투자한다. 향후 5년간 이차전지 양극재의 국내 생산 능력을 4배, 장비 수출액을 3배 이상 확대하는 등 소부장의 경쟁력도 강화한다. 이차전지 전제품군의 경쟁력을 강화하기 위해 LFP 전지는 ’25년까지 전기차용으로 양산하고 ’27년까지 세계 최고의 기술력을 확보한다. 산업통상자원부 이창양 장관은 4.20.(목) 제16차 비상경제민생회의에서 이 같은 내용을 담은 <이차전지 산업경쟁력 강화 국가전략>을 발표하였다.   2030년까지 20조원을 투자해 이차전지 초격차 기술을 확보 1) 차세대 전지 개발을 통한 기술 초격차 확보 ■ 국내 마더 팩토리 구축 - LG Energy Solution (2023년 상반기) 업체 최초 4680 원통형 전지 생산공장 구축 (2026년) 전고체 전지 사용화 - SK on (2023년 상반기) 차세대 전지 파일럿 라인 구축 (2025년) 코발트프리 전지 개발 - SAMSUNG SDI (2023년 상반기) 전고체 전지 파일럿 라인 구축 (2027년) 전고체 전지 양산라인 구축 ■ 차세대 전지 대규모 R&D 추진 - LG Energy Solution : 전고체 전지 <안정성↑> - SK on : 리튬메탈 전지 <주행거리↑> - SAMSUNG SDI : 리튬황 전지 <무게↓> → 전기차용 차세대 전지 세계 최초 상용화 2) 국내 이차전지 생태계 경쟁력 강화 산업계 중심의 전문인력 양성 ■ 소부장에서 완제품까지 세계시장 석권 ▶소재기업 투자 활성화 - 상향된 투자세액공제 적용 · 대기업(8%→15%), 중소기업(16%→25%) - 특화단지 지정(2023년 상반기) · 기술개발, 인프라 등 종합 지원 - 산단 용적률 확대(최대 1.4배) → 양극재 생산능력 4배 확대 (2022) 년38만톤 → (2027년) 158만톤 ▶ 장비기업 경쟁력 제고 - 주요장비 기술 R&D 집중지원 · 소부장핵심기술로 신규 지정 - 첨단제조장비 R&D 예타추진 · 스마트팩토리 구축용 장비 개발 기획 - 정책펀드로 유망장비기업 지원 · 이차전지 혁신펀드(2천억원) · 중견기업 혁신펀드(3천억원) → 장비기업 수출규모 3배 이상 확대 (2022년) 11억달러 → (2027년) 35억달러 ■ 산업계 중심의 전문이력 양상 ▶ (가칭) 첨단산업인재혁신 특별법 제정 추진 - 인력 위기 첨단업종 지정 → 재정 등 우선 지원 - 업종별 아카데미 운영 → 민간주도의 인력양성 프로그램 개발·운영 - 산학협력 기반 계약학과 운영 · 5개 대표기업 / 10개 주요대학 → 2030년까지 이차전지 인력 1만 6천명 배출 3) 이차전지 전제품군의 경쟁력 강화 ■ 삼원계 전지 <기술개발> 민·관이 향후 5년간 1500억원 R&D 투자 - 하이니켈(95% 이상) 양극재, 실리콘 음극재(20% 이상) 개발 <목표> 現 삼원계 전지 성능 극대화 - 주행거리 (현재) 500km → (2030년) 800km ■ LFP(리튬인산철) 전지 <기술개발> 500억원 이상 민·관의 신규 R&D 추진 - 고에너지밀도(200Wh/kg) 이차전지, 고급 패키징 (cell to pack) 기술 개발 <목표> 2025년 전기차용 양산 2027년 최고 경쟁력 확보 ■ ESS(에너지저장장치) <기술개발> 민·관이 향후 5년간 1500억원 R&D 투자 - 핵심광물의존도가 낮고, 안정성이 높은 대용량 이차전지 개발 (나트륨 이온 전지 등) <목표> ESS 수출(2022년, 21억달러) 2030년 5배 이상 확대 → 2030년 세계시장 점유율 40% 달성 4) 이차전지 선순환체계 구축 ■ 사용후 전지 산업 활성화 (현재) 정부/지자체 중심의 회수·관리 (개선) 민간주도의 관리체계 마련 ■ 이차전지 여권 제도 도입 (현재) 이력관리 부재로 무단폐기,해외 반출 등 우려 (개선) 제조→ 운행/탈거 → 재사용 등 전주기 이력 DB 구축 ■ 친환경 평가/인증 (현재) 글로벌 ESG 대응체계 미비 (개선) 선제적인 인증체계 마련 (탄소배출량 평가기법 및 재생원료 사용 인증체계 등) → 2030년까지 국내 이차전지 100% 순환체계 확립 (사용후 전지 특별법 제정 검토) <붙임> 1. 배터리 얼라이언스 개요 2. 이차전지 산업 혁신전략(2022.11) 3, 이차전지 산업경쟁력 강화 국가전략(2023.04)   <참고자료 정리 - 캐드앤그래픽스> 1. 이차전지의 정의 이차전지는 충전 및 방전이 가능한 전지로, 전기 에너지를 화학 에너지로 저장하여 필요할 때에 사용할 수 있다. 이차전지는 반복적으로 충전하고 방전할 수 있어서 재사용이 가능하며, 주로 자동차, 휴대전화, 노트북 등 다양한 전자제품에서 사용된다. 일반적으로 리튬이온 전지가 여기에 해당한다. 2. 국내 이차전지 산업 관련 업체 국내에서는 이차전지 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 기업들이 관련 분야에서 활동하고 있다. 국내 이차전지 산업 관련 업체로는 LG화학, 삼성SDI, SK이노베이션 등이 있다. 이들은 국내외에서 이차전지 제조 및 연구에 많은 투자를 하고 있으며, 전기차 시장에서 주요한 역할을 담당하고 있다. 삼성SDI (Samsung SDI): 삼성그룹의 일부로, 전자제품용 및 자동차용 리튬이온 배터리를 제조하는 세계적인 기업 중 하나이다. 삼성SDI는 전동화와 에너지 저장 시스템 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다. LG화학 (LG Chem) / 엘지에너지솔루션 : LG그룹 소속의 화학 부문으로, 전기차 및 에너지 저장 시스템을 위한 리튬이온 배터리를 공급하고 있다. LG화학은 국제적으로도 경쟁력 있는 이차전지 제조업체 중 하나이다. SK이노베이션 (SK Innovation) / SK온 : SK그룹의 일부로, 전동화 및 에너지 저장 분야에서 활동하고 있는 기업이다. 리튬이온 배터리뿐만 아니라 전장전지 및 자동차 부품 등 다양한 제품을 제공하고 있다. 또한, 이차전지 관련 부품 및 솔루션을 제공하는 기업으로는 엘지이노텍, 엘지화학, 포스코ICT, 휴니드 등이 있다. 이들 업체들은 이차전지의 제조, 관리, 재활용 등 다양한 분야에서 기술과 솔루션을 제공하며, 이차전지 산업의 발전에 기여하고 있다. 현대모비스 (Hyundai Mobis): 현대자동차 그룹의 자동차 부품 전문 기업으로, 전동화에 필요한 배터리 관련 기술과 제품을 개발하고 생산하고 있다. 포스코 ICT (POSCO ICT): 포스코 그룹의 일부로, 전장전지 및 에너지 저장 시스템 분야에서 활동하고 있다. 배터리 소재와 관련된 기술 개발 및 제조에 참여하고 있다. 이 외에도 국내에는 다양한 중소기업 및 연구기관들이 이차전지 산업에 참여하고 있으며, 꾸준한 연구와 개발을 통해 국내 이차전지 산업은 급속히 성장하고 있다. 이차전지 산업은 전기차 시장의 성장과 함께 큰 주목을 받고 있으며, 국내 기업들의 기술력과 경쟁력도 꾸준히 강화되고 있다.  

펑션베이는 지난 10월 19일 그래비티 서울 판교 호텔에서 ‘2023 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이 행사에서 펑션베이는 유저 편의성 및 솔버 성능이 향상된 동역학 해석 소프트웨어 리커다인(RecurDyn)의 최신 버전과 활용사례, 입자법 CFD 소프트웨어인 파티클웍스(Particleworks)를 활용한 열해석 사례 등을 소개했다. 또한 유연 다물체 동역학 기술을 기반으로 한 새로운 정적 해석 솔버를 통해 제조 분야의 생산성과 가치를 높여 나갈 것이라고 밝혔다. 리커다인 2024에서는 솔버의 성능 강화를 포함하여, 다양한 사용자 편의 기능, MFBD(Multi Flexible Body Dynamics) 관련 기능 등에서 많은 개선이 이루어졌으며, 트랙이나 벨트, 체인 등을 모델링하고 시뮬레이션하는데 유용한 새로운 툴킷인 링크드 어셈블리(Linked Assembly)도 함께 출시되었다. 또한 RecurDyn 2024에서는 솔버의 접촉 해석 기능이 강화되어, 구체나 실린더 형상의 접촉 계산 속도가 빨라졌다. 그리고 3차원 접촉이 가능한 커브의 접촉 모델이 개발되어, 케이블이나 베어링과 같은 모델에서 유용하게 활용될 수 있게 되었다. 이번에 출시된 파티클웍스(Particleworks) 8.0에서는 서로 다른 크기의 입자를 동시에 해석함으로써, 보다 효율적인 해석이 가능하게 되었다. 그리고 MPFI(Moving Particle Fully Implicit)라는 새로운 기법을 도입하여 낮은 레이놀즈수, 높은 압력 조건에서 상대적으로 큰 time step을 이용할 수 있게 되었다. 이 외에도 표면 장력을 보다 정확하게 계산하기 위한 성능 개선, 눈이나 흙의 해석을 위한 빙햄 모델 지원, 공력 해석 기능의 추가 등 다양한 신기능과 개선 사항이 포함되었다.     펑션베이의 윤준식 박사는 이번 콘퍼런스에서 그동안 꾸준히 발전해 온 리커다인 솔버의 역사와 향후 연구 과제에 대해서 소개했다. 그리고 "지난 20여 년간 고객과의 소통과 피드백이 솔버의 개발과 유지 보수에 많은 밑바탕이 되어왔으며, 앞으로도 고객이 만족할 수 있는 성능의 솔버를 제공하는 것을 최우선시하겠다"고 밝혔다. 이어서 펑션베이 기술사업팀의 이정한 박사는 동역학 해석의 영역을 넘어 유연 다물체 동역학(MFBD)의 정적 해석을 지원할 수 있는 리커다인의 정적 해석 솔버, ‘FFlex Static’를 소개하고, 이를 통해 얻을 수 있는 장점과 다양한 활용 방안에 대해 소개했다. 이정한 박사는 “동역학 솔버도 물론 중요하지만, MFBD 시스템의 정적 해석을 계산할 수 있는 FFlex Static을 통해 업무의 효율성을 크게 증대시킬 수 있다”고 소개했다. 이외 함께, 이번 콘퍼런스에서는 다양한 고객 활용 사례도 소개됐다. 전북대학교의 임재혁 교수는 ‘Real-time & Physics-informed Multi-Body Dynamics Simulation and Animation’이라는 주제로 기조 발표를 진행했다. 이 발표에서는 게임, 영화 등에서 활용되는 CAE 기술 및 제조업에서 활용하는 CAE 와의 차이점에 대해서 이야기했다. 또한 Real-time data-driven FMBD simulation과 Physics-informed AI 기술 등 최신 CAE 동향에 대해서도 소개했다. 그리고 HL 만도, 충남대학교, 현대모비스, 세종중앙연구소, HD한국조선해양, LG전자, 현대자동차, 세일공업, POSCO 등 다양한 분야의 고객사가 리커다인을 활용한 사례를 소개했다. 펑션베이 영업팀의 신동협 팀장은 “펑션베이는 세계에서 유일하게 다물체 동역학 해석에 전념하는 CAE 기업으로서 보다 많은 책임감을 느끼고 있다. 국산 소프트웨어로서 CAE 기반 기술의 자주성을 지키면서도 고객들에게 보다 나은 솔루션과 서비스를 제공할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 전했다.

    2023년 9월 22일 금요일 오전 10시 | 콘래드 서울 3F 디지털 전환 가속화, ATC Korea 2023에 여러분을 초대합니다! 국내 최대 규모의 IT 컨퍼런스, 알테어 테크놀로지 컨퍼런스(ATC)에 참석하셔서 디지털 전환을 가속화하고 데이터 분석 및 AI 전략을 구현하기 위한 인사이트를 전문가들과 나누어 보세요!           AGENDA HIGHLIGHT           KEYNOTE ·  알테어 / 다중 물리 시뮬레이션 및 설계 최적화­ ·  한국타이어 / 자율주행 모빌리티 적용을 위한 타이어 신기술 개발 및 타이어 시뮬레이션 기법 ·  LG전자 / CAE분야에서 데이터 기반 해석 영역으로의 확장성에 대한 방향성   Platform ·  현대건설기계 / ASME Code 기준 Bolt Stress 계산 결과와 SimLab FEM 해석 결과 비교 ·  LG이노텍 / 시뮬레이션 자동화와 플랫폼 개발을 통한 가상검증 시스템 구축 ·  삼성전자 / Altair 제품군을 활용한 기구 CAE Pre-Post 자동화 ·  삼성전자 / SimLab을 활용한 TV 제품 구조 시뮬레이션 자동화를 통한 표준 가상 모델 개발 ·  현대트랜시스 / 차량용 시트 내 체결 부품 강도 평가를 위한 전후처리 프로세스 개발 ·  경일대학교 / 공학교육을 위한 VR 환경에서의 CAE 결과 활용   Executable Design ·  한국항공우주산업 / Inspire를 이용한 인공 위성체 Antenna bracket의 위상 최적화 및 AM 적용 사례 연구 ·  효성중공업 / Inspire Cast를 활용한 GIS용 주물외함 최적화 ·  만도 / Inspire Mold를 이용한 ECU Plastic Housing의 사출 특성 분석 ·  광진 / Inspire를 이용한 자동차 Window Regulator 부품의 설계 최적화 ·  한국생산기술연구원 / Inspire 압출 이용한 웰딩라인이 분산된 알루미늄 압출 금형 설계 ·  한국공학대학교 / Inspire Extrude Metal과 초등해법을 이용한 압출 금형 베어링 형상 최적화 ·  MFRC / AFDEX와 HyperStudy를 이용한 싱글 클린칭 공정의 유한요소해석 및 최적설계   Digital Twin ·  현대자동차 / Leaf Spring Builder 최적화 프로세스 개발을 통한 차량 하중/내구/강도 해석 적용 ·  HD현대중공업 / SimSolid 용접변형 시뮬레이션을 활용한 함정 선체설계/건조 적용사례   Democratization of AI ·  현대모비스 / 제조 및 작동 조건에 따른 인휠 모터 NVH 해석 모델 개발 및 RapidMiner 활용 ·  연세대학교 / RapidMiner를 활용한 제조 AI/ML 분석 고도화 ·  시멘틱그래프 / 금융투자 해커톤 사례: 시계열 예측(TSF: Time Series Forecasting)을 활용한 트레이딩 전략   Physics I ·  현대자동차 / AM(Additive Manufacutring)공법을 활용한 BIW 최적구조 연구 ·  CJ대한통운 / 골판지 등가 물성 확보를 위한 시험 및 해석 방법에 대한 연구 ·  한국항공우주산업 / SPH기법을 활용한 차세대전투기 레이돔 조류충돌 영향성 평가 ·  한화에어로스페이스 / 원통형상 가스터빈 엔진부품의 익스팬드 성형공정해석 ·  한국건설기술연구원 / 수치해석을 이용한 석조 문화재 구조물의 다양한 거동 시나리오 연구 ·  한국항공우주산업 / Radioss를 이용한 헬기 연료계통 및 구조 충돌 시뮬레이션   Physics II ·  LG전자 / 에어컨 기류 LES 해석 가속화를 위한 ultraFluidX 적용 ·  한국전자기술연구원 / 하이브리드 모델링 프레임워크기반 마이크로그리드 디지털 트윈 서비스 개발 ·  현대중공업 / CAESES를 이용한 프로펠러 캐비테이션 해석 인터페이스 구축 ·  에스엘 / HMSL BSR 소음 사전 예측 ·  한국항공우주산업 / OptiStruct와 HyperStudy를 활용한 민수항공기 주익 초기 디자인을 위한 민감도 분석 ·  현대자동차 / 모빌리티 스트럭처 BSR 성능 최적화을 위한 노면하중 전달 기여도 분석   Process Engineering ·  LG에너지솔루션 / 배터리 트레이 최적화 프로세스 자동화 개발 ·  LG전자 / SimLab CFD(AcuSolve)를 이용한 EV 급속 충전기(200kW급 파워 뱅크) 열/유동 해석 기술 개발 ·  LG전자 / 차세대 리튬 이온 배터리 기술과 DEM 기법의 적용 ·  금오공과대학교 / 이산요소법을 이용한 가전분야에서의 디지털 트윈 기술 개발 ·  한국전자기술연구원 / 이차전지 성능개선을 위한 전해질 개발용 AI 시뮬레이터   Electrification ·  LS일렉트릭 / GIS 전계해석 포스트 프로세스 자동화 개발 ·  엔엠씨 / Flux를 이용한 이중 여자 마그네틱 기어드 모터 해석 ·  인텍전기전자 / 단방향 솔레노이드형 액츄에이터 설계연구 ·  현대자동차 / 자기에너지 제어 기술을 활용한 바디 요소기술 해석 연구 ·  효성중공업 / PMSGM 제작을 고려한 전자계해석 프로그램 활용 ·  한국항공우주산업 / Feko를 활용한 허니컴소재 전자기물성 추출 기법   ESD ·  에스엘 / 사용자 지향적인 PCB 설계 자동 검증 환경 구축 과 활용 ·  현대모비스 / EMC 노이즈 저감을 위한 PCB 레벨 EMC 룰 검증 및 최적화 ·  대구기계부품연구원 / 모터 축전압 저감을 위한 PSIM 기반 해석 모델과 구현           문의 사항은 marketing@altair.co.kr 으로 연락주시기 바랍니다.

개발 및 공급 : 나니아랩스 주요 특징 : Aslan Engineer - 3D CAD 설계 데이터를 생성형 AI로 생성하고 공학적 성능을 예측/평가, Aslan Designer - 생성형 AI 기술을 활용하여 산업 디자이너를 위한 다양한 기능 제공   Aslan Engineer Aslan Engineer는 딥러닝을 활용한 3D 공학 설계&해석 소프트웨어이다. 3D CAD 설계 데이터를 생성형 AI로 생성하고, 공학적 성능을 예측하여 평가할 수 있다. 또, 사용자가 기계적 성능 요구사항을 지정하면, 만족하는 설계안을 자동 생성하는 최적화 기능도 제공한다.   Aslan Engineer의 주요 특징 파라미터 다변화, 위상 최적화를 통한 생성과 다르게, 기존의 설계 데이터를 기반으로 AI를 학습하여 제공한다. 데이터 주도 설계&해석을 실현할 수 있다. 과거 데이터에 내재된 노하우와 장점들을 학습한 최적 설계안들을 제안할 수 있다. 합성 데이터 생성 기능을 제공한다. 과거 설계 데이터가 충분히 축적되지 않은 기업도 소량의 시드 데이터만 있으면, 생성형 AI로 공학적 성능이 확보된 합성 데이터를 만들어서 전체 데이터의 양을 늘릴 수 있다. 이를 데이터셋으로 활용하면 소량의 데이터로도 다양한 AI 모델 성능을 확보할 수 있다. 해석 결과를 예측할 수 있다. 실제 해석을 수행할 때는 전문가의 지식과 경험, 고사양의 컴퓨터, 해석 연산 시간 등이 필요하다. 반면, Aslan Engineer는 과거의 해석 데이터를 학습한 AI를 통해 CAD 설계와 동시에 해석 결과 예측이 가능하다. 기계적 성능 요구사항을 만족할 때까지 설계자와 해석자 사이에서 반복 발생하던 업무를 줄이고 하드웨어 개발 비용과 시간을 절약할 수 있다. 요구사항을 지정하면 그것을 만족하는 몇 가지 최적 설계안을 제안한다. 설계자의 경험에 의존하여 몇 가지 한정된 디자인에서 최적 설계안을 찾았던 기존의 방식과 다르게, 딥러닝 모델 안에서 추출된 특징(feature)을 바탕으로 창의적인 최적 설계안까지 제안한다. 이를 통해 빠르게 설계를 최적화함과 동시에 훨씬 더 넓은 디자인 경우의 수까지 고려할 수 있다.   Aslan Engineer의 구성 모듈 Explorer(Generator & Evaluator)     생성된 수많은 설계안을 탐색하는 기능을 제공한다. AI가 추출한 잠재 요소를 바탕으로 클러스터링하여 유사한 형상끼리 구분한다. 단순 나열식인 2D View, 잠재 공간에서의 3D Scatter View, 목표 성능 2가지를 지정하여 Chart View로 시각화하는 기능을 제공한다. 생성된 수천 개의 설계안은 실시간으로 성능 예측값이 라벨링된다. 이를 바탕으로 필터링하여 원하는 성능을 만족한 부품만 확인할 수 있다.   Optimizer     목표로 하는 요구사항과 생성하고자 하는 설계안의 수를 지정하면 그에 맞는 최적 설계안을 생성해 준다. 이 최적 설계안은 2D Gallery View로 확인할 수도 있고, Scatter Plot 또는 Chart View를 활용하면 Explorer 모듈의 잠재 공간상에서 어디에 위치하는지 시각적으로 확인할 수 있다.   My Favorite Designs     협업을 고려한 워킹 스페이스 기능을 제공한다. 앞서 두 가지 모듈에서 Favorite 설계안을 지정하면 이 모듈에 나타난다. 사용자 및 동료들의 Favorite까지 한 번에 확인할 수 있다. 이 모듈에서 Favorite 설계안을 서로 비교하거나 보간(interpolation)으로 새로운 설계안도 생성이 가능하다.   Aslan Engineer의 주요 기능 3D 엔지니어링 데이터(CAD/CAE) 생성 AI 3D 엔지니어링 데이터를 생성 및 오토 라벨링하는 AI 기능을 제공한다. 공학적 성능을 포함한 데이터를 생성하기 때문에 제조업 현장에서 활용이 가능하다.   데이터 탐색 기능 생성된 수천 개의 데이터를 사용자의 편의에 맞춰 탐색할 수 있다. 수많은 3D 설계안을 비슷한 형상끼리 묶는 것은 사람은 할 수 없지만, AI는 잠재 공간에서 추출된 요소를 바탕으로 가까운 형상끼리 그루핑할 수 있다.   실시간 공학 성능 예측 생성된 3D 데이터의 공학 성능을 실시간으로 예측하는 기능을 제공한다. 기존에는 해석 전문가의 섬세한 작업과 많은 연산량이 필요하기 때문에 해석 작업에 어려움이 많았다. Aslan Engineer는 데이터를 바탕으로 높은 정확도의 예측 성능을 실시간으로 제공한다.   최적 설계 제안 요구 성능을 입력하면 만족하는 최적 설계안들을 생성해서 제공한다. 기존에는 요구 성능을 만족하지 못해 설계안을 수정해야 할 때, 형상을 일부 변경할 때 공학적 성능이 어떻게 변화될 지 설계자의 경험과 노하우에 의존해 왔다. 이런 불편함을 없애기 위해서 초기 개념 설계 단계에서 공학적 성능을 담보할 수 있는 최적 설계안을 바로 확인할 수 있다.   주요 고객 3D 엔지니어링 데이터 기반으로 하드웨어를 개발하는 제조업 기업들이 고객사이다. 현재는 모빌리티 산업을 초기 주요 고객으로 설정하고 있다. 현대자동차, 현대모비스, HD현대중공업 등의 모빌리티 기업과 함께 몇 년간 연구과제를 진행해 왔고, 제품에 대한 수요를 확인했다. 또한 전자, 철강, 플랜트 분야 대기업들과도 협업하며 제조 전반에 걸쳐 실전 노하우를 축적하고 있다.   향후 계획 및 지원 전략 내년 초까지 후속 버전 출시를 목표로 하고 있다. GUI 기반의 노코드(no-code) AI를 넘어서 더 넓은 확장성을 위한 로코드(low-code) AI 기능을 강화할 예정이다. 또한, 사용자가 직접 제품 개발 과정에 맞게 AI 기술을 스스로 커스터마이징할 수 있는 사용자 주도형 AI 툴을 만들 계획이다. 고객사의 요구사항에 맞게 노코드와 로코드 AI 툴은 모두 지원될 계획이다. 또한 3D 설계뿐 아니라 1D/2D 설계 문제 해결을 위한 기능도 탑재될 예정이다. 빠르게 발전하는 AI 기술 속도에 맞추어 최신 모델이 주기적으로 업데이트될뿐 아니라, 기업이 효과적으로 AI 툴을 사용할 수 있도록 문제정의와 데이터 구축을 위한 컨설팅을 지원한다.   Aslan Designer Aslan Designer는 산업 디자이너를 위해 생성형 AI를 통한 다양한 도구를 제공하는 제품이다. 현재 휠 디자인에 초점을 맞춘 데모를 서비스하고 있으며, 앞으로 다양한 제품군의 산업 디자인 워크플로를 지원하고 디자이너가 창의력을 극대화할 수 있는 AI 기술을 제공할 예정이다.   ▲ Aslan Designer의 전체 프레임워크   Aslan Designer의 주요 특징 Aslan Designer의 휠 디자이너는 공학적인 휠 패턴 중 하나를 선택하고 디자인 스타일(프롬프트)을 입력하면, AI 기술을 이용해 디자이너의 의도를 반영한 사실적인 휠 디자인을 생성하여 차량에 적용해 볼 수 있다. 이를 통해 디자이너는 영감을 얻을 수 있으며, 해당 디자인의 공학적 성능도 바로 확인할 수 있다.   Aslan Designer의 기능 디자인 조건 설정   ▲ 휠 패턴 검색   휠을 디자인하기 전에, 공학적으로 타당한 휠 패턴 중 원하는 휠 패턴의 스포크 수를 선택하거나 유사한 패턴을 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 수만 개의 휠 패턴이 제공된다.   디자인 생성 및 성능 확인 스타일 프롬프트 : 디자이너는 원하는 휠 스타일을 키워드로 선택하거나 직접 입력하여, 영감을 받은 제품이나 형상을 자유롭게 표현할 수 있다. 스타일 휠 생성 : 디자이너가 선택한 휠 패턴과 스타일 프롬프트를 통해 의도가 반영된 스타일의 사실적인 휠 디자인이 생성된다. 공학 성능 예측 : 디자이너는 실시간으로 생성된 휠 디자인의 중량과 강성 같은 예측된 공학적 성능을 확인할 수 있다.   차량 적용 디자이너는 원하는 휠 디자인을 차량에 적용해 전체적인 콘셉트의 조화를 빠르게 확인할 수 있다.   주요 고객 사이트 현재 휠 디자이너는 현대자동차 및 포스코와 협업해 왔으며, 확장 버전인 타이어 패턴 디자이너에 대해서 금호타이어와 POC를 진행 중이다.   향후 계획 및 지원 전략 스케치를 실시간으로 제품 이미지로 변환하여 빠른 의사 결정을 지원하는 기능, 빠른 3D 렌더링 기능, 복잡한 2D/3D 편집 툴이 필요 없는 디자인 수정 기능을 포함하여 다양한 툴셋을 제공할 예정이다. 또한, 디자이너가 엔지니어링 및 제조 요구사항을 충족하면서 작업할 수 있도록 효율적인 협업을 지원할 예정이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.