가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (6)   복잡한 시스템 설계를 최적화하기 위해 시스템 모델링 언어인 SysML의 역할이 커지고 있다. 이번 호에서는 블록 정의 및 내부 블록 다이어그램을 통한 설계 애셋의 재사용성과 파라메트릭 모델을 활용한 검증 방법을 살펴본다. 또한 객체지향 시스템 엔지니어링 방법론인 OOSEM의 주요 개발 활동과 모델 요소 간의 연결 구조를 분석한다. 이를 통해 복잡한 요구사항을 체계적으로 관리하고 설계 일관성을 확보하는 통합적인 시스템 엔지니어링 접근법을 제시한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   블록 정의 및 사용   그림 1. BDD와 IBD에 의한 자동차의 ABS 시스템 예시(제동 시스템)   <그림 1>은 블록 정의 다이어그램(Block Definition Diagram : BDD)과 내부 블록 다이어그램(Internal Block Diagram : IBD)의 관계를 SysML 모델링에서의 블록 정의와 사용(Definition and Usage) 개념을 설명하는 것이다. 특히 시스템 모델에서 정의(definition)와 사용(usage)의 구분이 어떻게 나타나는지를 자동차의 ABS 시스템(제동 시스템) 예시를 통해 직관적으로 설명하고 있다. BDD는 시스템 구성 요소를 정의(definition 또는 type)하는 다이어그램이다. 여기서 블록은 하나의 설계 단위 또는 유형으로 간주되며, 그 자체로는 구현이 아닌 속성, 인터페이스, 동작 등을 기술한다. 예를 들어 Anti-Lock Controller는 하나의 중심 블록으로 정의되어 있고, Traction Detector(d1), Brake Modulator(m1), Sensor(s1)와 같은 하위 블록과 구조적 관계를 가진다. 이들 블록은 각각 독립적으로 정의된 타입이며, 다른 시스템에서도 재사용이 가능하다. Definition에서 Block은 하나의 유형(type)이며 속성, 동작, 포트 등을 정의하여 여러 콘텍스트에서 재사용된다. 연결 방식은 관계 선(연결 구조) 위주로 나타낸다. IBD는 정의된 블록을 특정 콘텍스트에서 사용하는 방식을 나타낸 다이어그램으로 정의된 블록의 실제 사용/구현 구조 표현이다. 여기서는 AntiLock Controller 블록의 내부를 구성하는 part(사용 인스턴스)들이 나타난다. Part(인스턴스 또는 역할)로 모델 내부 특정 위치에 배치된다. 연결방식은 포트와 커넥터로 물리적/논리적 인터페이스로 구성한다. 예를 들어 s1:Sensor, d1:Traction Detector, 102 · m1:Brake Modulator는 모두 정의된 블록을 특정 역할(역할/파트)로 사용하는 형태이다. 각 파트는 인터페이스 포트(c1, c2)를 통해 상호 연결되며, 모델 내 실제 연결 구조를 명시한다. Usage에서 Part는 정의된 블록의 사용 인스턴스이며 특정 콘텍스트에서 기능 역할로 배치되며 블록에 의해 타입(Type)이 지정되며 역할(role) 또는 구성요소(instance)로도 불린다. 또한 <그림 1>은 모델 기반 시스템 설계에서 중요한 개념인 정의와 사용의 분리(separation of definition and usage)를 설명하고 있다. 정의된 블록은 단일 설계 요소로서 명세되고, 이를 다양한 콘텍스트에서 조합하여 모듈화, 재사용성, 유연한 시스템 확장이 가능해진다. SysML에서 BDD와 IBD는 각각 설계와 구성, 추상화와 구현을 잇는 핵심적인 다이어그램으로 활용된다.   매개변수 - 구속조건 정의 및 사용   그림 2. 매개변수 간의 수학적 관계와 제약 조건의 정의 및 실제 시스템 모델에 적용 방법   <그림 2>는 SysML 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)을 활용하여 매개변수(변수) 간의 수학적 관계와 제약 조건(구속조건)을 정의하고, 이를 실제 시스템 모델에 적용(usage)하는 방법을 보여준다. 실제로 매개변수와 구속조건 정의 및 사용으로 시스템의 무게 조건을 예로 들어 설명하고 있다. 구속조건 정의(Constraint Definition)의 BDD 부분은 모델링된 제약 조건을 정의한 것이다. 이 영역에서는 다음 두 개의 제약 블록(constraint block)이 정의되어 있다. Total Weight는 수식 wt = Σw로 정의되어 각 구성 요소의 무게를 모두 더하여 총 무게를 계산하는 수식이다. 입력 매개변수는 wi(각 구성 요소의 무게들)과 결과로 wt(총 무게)를 나타낸다. Max Weight는 수식 result = (wt<2000 Ton)이며 총 무게가 2000톤 미만인지 여부를 판단한다. 결과는 불린(boolean) 타입으로 반환(true 또는 false)된다. 이 두 제약 블록은 상위 분석 블록인 Ship Weight Analysis에 속하며, 전체 시스템에서 무게 제한 분석을 수행하기 위한 논리적 조건으로 사용된다. 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)은 앞에서 정의한 제약 조건들을 Ship Weight Analysis 블록에 실제 적용한 예시이다. 이 다이어그램에서는 다음과 같은 구성으로 모델이 연결되어 있다. wt는 Total Weight 제약 블록이며 입력 값으로 w1, w2, w3가 연결되며 각각 ship.weight, cargo.weight, ammo.weight와 연결되어 전체 무게를 계산한다. Mw는 Max Weight 제약 블록이며 앞에서 계산된 총 무게 wt를 입력으로 받아 그것이 2000톤 미만인지 여부를 결과로 피드백한다. 이 다이어그램에서 사용된 두 제약 블록은 «usage» 관계로 상단의 BDD에서 정의된 constraint block을 참조하고 있으며, 결과적으로 시스템 설계 모델에 제약을 수학적으로 통합하는 구조이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA의 성능을 비약적으로 가속화시키는 AI 시뮬레이션 프레딕터(AI Simulation Predictor) 기술에 대해 자세히 살펴본다. 지난 호에서 다룬 SHERPA의 지능형 탐색 방식에 AI의 예측 통찰력을 결합하여, 어떻게 해석 시간의 병목을 해결하고 검색 효율을 극대화하는지 조명할 예정이다. 이를 통해 고비용 해석 모델에서도 실질적인 리드타임을 단축하고 더 우수한 설계안을 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 병목, 해석 시간과 비용의 문제 고충실도(High-Fidelity) 해석의 딜레마 현대 엔지니어링 설계의 정점은 전산유체역학(CFD)이나 비선형 구조해석과 같은 고성능 계산 과정을 필수로 한다. 이러한 고충실도 해석은 제품 성능을 가상 공간에서 정밀하게 모사할 수 있게 해 주지만, 치명적인 약점이 있다. 복잡한 모델의 경우 1회 해석에 수 시간에서 수 일이 소요되기도 하며, 수백 번의 반복 계산이 필요한 최적화 과정에서 이는 극복하기 어려운 시간적 병목(bottleneck)이 된다.   MDAO 과정에서 직면하는 실제 문제들 연재의 배경이 되는 다분야 설계 분석 및 최적화(MDAO : Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) 환경에서는 다음과 같은 네 가지 핵심 문제에 직면한다. 시뮬레이션 시간 & 계산 비용 : 장기간의 CAE 실행은 컴퓨터 자원의 점유와 라이선스 비용 부담을 가중시킨다. 신뢰성 : 시간 제약으로 인해 충분한 설계안을 검토하지 못하면 결과의 신뢰성이 떨어진다. 지식의 재사용 : 이전 프로젝트의 방대한 시뮬레이션 데이터를 현재 최적화에 제대로 자산화하지 못하는 한계가 있다. 시프트 레프트(shift left) : 제품 개발 초기 단계에서 오류를 발견하지 못하면 이후 단계에서 대규모 수정 비용이 발생한다.   기존 대안 : 전통적 최적화 프로세스와 근사 모델의 한계 해석 시간을 줄이기 위해 전통적인 설계 공간 탐색(design space exploration) 과정에서는 반응표면법(RSM)이나 크리깅(kriging)과 같은 근사 모델(surrogate model)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 프로세스 측면에서의 번거로움과 기술적 모델 구축 측면에서의 한계를 동시에 안고 있다.   그림 1   첫째, 전문가 중심의 복잡한 다단계 프로세스로 인한 고충(pain points)이 크다. 목적 정의부터 모델 단순화, 알고리즘 선택 및 튜닝, 탐색 수행, 결과 해석으로 이어지는 과정은 매우 정교한 전문 지식을 요구하며 다음과 같은 문제를 일으킨다. 모델 단순화의 오류 가능성 : 변수 선별이나 응답면 모델을 수동으로 생성하는 과정은 오류가 개입되기 매우 쉽다.(too error-prone) 알고리즘 선택 및 튜닝의 고비용 구조 : 적절한 검색 알고리즘을 결정하기 위해 수많은 반복 시도가 필요하며, 파플레이션 크기나 변이율 등 세부 매개변수 설정에 고도의 전문성이 요구되어 시간과 비용이 많이 든다.(too costly & too difficult) 제한적인 혁신 : 이러한 난이도 탓에 최적화 기술이 일부 전문가에 의해 매우 한정적인 문제에만 적용되어, 결과적으로 설계 혁신의 폭이 좁아지는 결과를 초래한다. 둘째, 기술적으로 구축된 근사 모델 자체가 가진 결정적인 한계가 존재한다. 초기 데이터 확보의 높은 비용 : 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 설계 공간 전체에 걸쳐 상당수의 초기 샘플 해석이 선행되어야 하며, 고성능 CAE 환경에서는 이 초기 샘플링 과정 자체가 막대한 병목이 된다. 정적 구조의 경직성 : 한 번 구축된 모델은 최적화가 진행되는 동안 설계 공간의 특성 변화나 새로운 유망 영역의 발견을 실시간으로 반영하여 스스로 업데이트되지 않는다. 전역적 경향성과 국부적 정밀도의 딜레마 : 전체적인 경향성은 파악하지만 최적해 주변의 미세한 비선형적 거동을 포착하는 데 한계가 있어, 최종 설계안이 실제 해석 결과와 괴리를 보이는 경우가 빈번하다.   그림 2   반면, 심센터 HEEDS는 이러한 복잡한 중간 단계를 ‘Automated Search’ 하나로 통합하여 엔지니어가 본연의 설계 업무인 목적 정의와 결과 분석에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서 다룰 AI 프레딕터(AI Predictor)는 이 혁신적인 자동 탐색 과정을 한 단계 더 가속하여 기술적 한계를 극복하고 진정한 설계 디스커버리(discovery)를 실현하는 핵심 기술이다.   기술 혁신 : Boosting SHERPA의 정의와 전략적 가치 AI 시뮬레이션 프레딕터란 무엇인가? 심센터 HEEDS의 AI 시뮬레이션 프레딕터는 최적화 검색 과정을 가속시키는 퍼포먼스 부스터(Performance Booster)이다. 단순히 정해진 데이터를 학습하는 것을 넘어, SHERPA 검색 프레임워크 상단에서 작동하는 AI 오버레이(AI Overlay) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 학습(on-the-fly)하여 해석이 필요한 위치(DOE)를 지능적으로 선별한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1)   국제적으로 환경 규제가 강화됨에 따라 조선산업에서는 설계 초기 단계부터 탄소 배출을 정량적으로 관리하는 체계가 필수로 자리잡고 있다. 다쏘시스템은 카티아 매직(CATIA Magic)과 다이몰라(Dymola)를 통해 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 다물리 시뮬레이션을 결합한 ‘프론트 로딩’ 환경을 제공한다. 이를 통해 선박의 복잡한 시스템을 통합적으로 검증하고 최적의 설계 대안을 도출함으로써, 저탄소 친환경 선박 개발의 리스크를 줄이고 기술 경쟁력을 강화할 수 있다.   ■ 신정일 다쏘시스템코리아 조선해양 Technical Executive 홈페이지 | www.3ds.com/ko   전 세계 교역 물량의 약 90%를 담당하는 해운 산업은 전 지구적 온실가스 배출의 약 3%를 차지하고 있으며, 기후 위기 대응의 핵심 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 국제해사기구(IMO)는 2050년까지 해운 산업의 온실가스 순배출 제로(net-zero)를 목표로 설정하고, 기존선 에너지효율지수(EEXI : Energy Efficiency Existing Ship Index)와 탄소집약도지표(CII : Carbon Intensity Indicator) 등 규제를 본격적으로 시행하고 있다. 이러한 규제 환경은 선박의 성능을 단순히 ‘만족’시키는 수준을 넘어, 설계 초기 단계에서부터 탄소 배출을 정량적으로 예측, 관리, 검증할 수 있는 체계를 요구하고 있다. 이러한 변화로 인해 기존의 2D 도면 중심 설계와 부문별로 단절된 해석, 사후 검증 위주의 접근 방식만으로는 더 이상 효과적인 대응이 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 이에 따라 최근 조선산업에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)과 시스템 단위 시뮬레이션을 중심으로 한 디지털 전환이 핵심적인 대응 방안으로 부상하고 있다.   조선산업에서 MBSE가 필수인 이유 선박은 본질적으로 추진, 전력, 연료, 안전, 제어, 열, 규제 요구사항이 복합적으로 얽힌 통합 시스템(system of systems)이다. 그러나 전통적인 설계 방식에서는 이러한 요소들이 개별 부서, 개별 해석 도구, 개별 문서로 관리되어 왔으며, 시스템 차원의 상호 영향은 설계 후반부나 시운전 단계에서야 드러나는 경우가 많았다. MBSE는 이러한 한계를 극복하기 위한 접근 방식이다. 선박을 하나의 통합 시스템으로 정의하고 요구사항–기능–구성요소–성능 간의 관계를 모델로 명확히 연결함으로써, 설계 변경이 전체 시스템에 미치는 영향을 사전에 검증할 수 있도록 한다. 이는 단순한 설계 효율화가 아니라, 규제 대응 리스크와 기술 불확실성을 구조적으로 줄이는 방법이다. 특히 저탄소 친환경 선박에서는 연료 소비, 이산화탄소 배출, 에너지 흐름, 운항 조건이 서로 긴밀히 연결되어 있기 때문에, 시스템 차원의 모델링과 시뮬레이션 없이는 설계 단계에서 신뢰성 있는 판단을 내리기 어렵다.   친환경 시스템 설계를 위한 성능 검증 다쏘시스템의 카티아 매직(CATIA Magic)은 이러한 복잡성을 관리하기 위해 MBSE를 단순한 개념이 아니라 설계–검증–의사결정이 유기적으로 작동하는 실질적인 실행체계로 구현한다. 요구사항 관리와 시스템 아키텍처를 중심으로 선박 전체의 구조와 기능을 정의하고, 그 결과를 물리 성능 시뮬레이션과 직접 연결함으로써 설계 초기 단계의 판단이 실제 성능 검증으로 즉시 이어지는 ‘프론트 로딩(front loading)’ 환경을 제공한다. 이 과정에서 다이몰라(Dymola)는 MBSE에서 정의된 시스템 아키텍처를 물리적으로 검증하는 핵심 가교 역할을 수행한다. 카티아 매직에서 정의된 요구사항과 검증 시나리오는 다이몰라의 시스템 모델로 전달되며, 다이몰라는 추진, 전력, 연료공급, 열관리 및 제어시스템 등 선박의 복합한 거동을 다물리(multi-physics) 기반으로 시뮬레이션하여 정량적인 성능 결과를 도출한다. 이러한 결과는 다시 시스템 아키텍처로 피드백되어 설계 대안 간 트레이드오프 분석과 전체 시스템 최적화에 활용된다. 특히 다이몰라는 오픈소스로 무료 사용이 가능한 표준 모델링 언어인 모델리카(Modelica)를 채택하고 있어, 조선소가 자사의 설계 철학과 운용 조건을 반영한 컴포넌트를 직접 구현할 수 있는 높은 유연성을 제공한다. 이를 통해 특정 벤더의 정형화된 라이브러리에 종속되지 않고, 기업 고유의 도메인 지식과 설계 노하우를 모델로 축적하고 활용할 수 있으며, 지식재산권 보호 측면에서도 경쟁력을 확보할 수 있다. 이러한 특성은 복잡성과 다양성이 높은 조선산업의 설계 및 생산 환경에서 성능을 검증, 최적화하는 데 적합하다.   그림 1   즉, MBSE가 ‘무엇(what)을 만족해야 하는가’를 정의한다면, 다이몰라는 ‘그 요구사항이 실제 물리 법칙 하에서 가능한가(how)’를 입증하는 역할을 담당한다. 이러한 시스템 아키텍처–성능 시뮬레이션 간 폐순환(closed-loop) 구조를 통해 설계 변경이 발생하더라도 그 영향이 신속하게 시뮬레이션 모델에 반영되며, 엔지니어는 그 결과를 바탕으로 데이터에 근거한 최적의 설계 대안을 도출할 수 있다. 이러한 초기 단계에서의 검증은 선박의 생산 및 시운전 단계에서의 시행착오를 획기적으로 줄이고, 한국 조선업의 기술적 리더십을 공고히 하는 핵심 경쟁력이 될 것이다.   카티아 매직과 다이몰라를 활용한 저탄소 친환경 성능 검증 사례 카티아 매직과 다이몰라는 이미 글로벌 조선산업에서 저탄소 성능을 설계 초기부터 검증하는 데 활용되고 있다. 대표적인 사례로는 전력 시스템 성능 검증, 그리고 IMO CII 규제 검증이 있다. 첫 번째 예로, 유럽의 한 조선소에서 선박 운항 중 전력 부하 해석을 통해 케이블, 변압기, 발전기 등 주요 전력 구성 요소의 적정 용량을 산정하고, 제어기를 포함한 전력 시스템의 전력 소모를 최소화하여 친환경 운항을 도모한 사례이다. <그림 2>와 같이 부하 흐름(load flow) 해석과 과도(transient) 시뮬레이션을 통해 주요 전력 구성 요소의 용량과 전력 계통의 거동을 설계 초기 단계에서 검증함으로써, 전압 강하 및 과부하 발생 여부를 사전에 평가할 수 있다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (5)   이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 핵심 언어인 SysML의 정의와 역할을 설명한다. SysML은 기존 문서 중심 방식의 한계를 극복하기 위해 복잡한 시스템을 시각화하고 설계 일관성을 유지하며, 모델리카(Modelica)와의 연동을 통해 수치 해석 및 검증 능력까지 제공한다. 결과적으로 SysML은 요구사항 정의부터 물리적 검증까지 전체 과정을 유기적으로 통합하여 가상 제품 개발의 생산성을 높이는 데에 기여한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   SysML이란 SysML(Systems Modeling Language)은 시스템을 대상으로 한 그래픽 모델링 언어로, UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 확장하여 개발된 것이다. SysML은 OMG(Object Management Group), INCOSE(International Council on Systems Engineering), 그리고 ISO STEP AP233(시스템 엔지니어링 데이터 교환 표준)의 요구사항을 반영한 엔지니어링 RFP(Request for Proposal)에 따라 만들어졌으며, UML 2.0의 하위 집합을 기반으로 하되, 시스템 모델링에 특화된 확장 기능을 포함하고 있다. 즉, UML의 한 프로파일(profile)이면서도 시스템 중심 기능이 강화된 언어이다. SysML은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 입력/출력, 절차 및 설비 등 복합적인 요소를 포함하는 시스템을 요구, 분석, 설계, 검증, 검증 및 검토(V&V) 등 전 과정에 걸쳐 모델링할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 시스템을 시각적으로 표현하고, 다양한 구성요소 간의 관계를 추적할 수 있다. 또한, SysML은 XML 기반 메타데이터 교환(XMI)을 통해 다른 모델 및 데이터 시스템과의 연동을 지원하며, 국제 표준인 AP233의 진화 과정과도 연계되어 있다. 이러한 상호운용성과 표준성은 SysML이 시스템 모델 중심 개발(model-driven SE)을 위한 핵심 언어로 자리매김하게 된 중요한 배경이다. 결론적으로, SysML은 전통적인 문서 중심 시스템 개발 방식에서 벗어나, 시각적 모델 중심으로 시스템을 통합적으로 정의하고 분석하며 검증할 수 있도록 해주는 핵심 도구라 할 수 있다. 이는 특히 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)을 실현하기 위한 기반 언어로 널리 사용된다.   왜 SysML 모델링 언어와 MBSE가 연계되는가 지금까지 기본 시스템 엔지니어링의 시스템 설계 활동에 대해 설명해 왔지만 이들의 활동의 주요 목적은 MBSE에서도 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 시스템 엔지니어링은 두 가지 ‘불편’이 있었다. 하나는 자연 언어 그 자체의 기술력으로 인한 불편이다. 예를 들어, 자연 언어로 시스템 엔지니어링 영역에서 널리 사용되는 계층 구조와 병렬 동작을 동시에 설명하는 것은 어렵다. 또한, 입력한 정보의 조감과 여러 원인과 결과를 가진 인과 관계를 설명하기도 어렵다. SysML은 시스템 엔지니어링을 위해 개발된 준 형식적 도식 언어이며 이러한 불편을 해소하기 쉽다. 또 다른 불편은 설명 내용의 일관성 유지라는 문제이다. 자연 언어로 작성된 문서 간에 걸친 정보의 완전성 및 일관성을 유지하는 것은 어렵고 문서에 설명된 정보가 변경될 때 시스템의 수명주기에 미치는 영향을 예측하기가 어렵다. 이들에 대해서도 모델링 툴을 병용하면서 SysML을 사용하면 이러한 불편을 없앨 수 있다. 한편 ‘개발 현장용’ 모델 언어의 의미와 메타 모델로서 추적성을 완비해야 한다. 아직 설계서로부터의 자동 코드 생성은 주류가 아니고, 사람의 손으로 프로그래밍에 의존하는 실태를 감안하면 다양한 능력의 사람이 이해하고 사용할 수 있는 설계 모델 언어여야 한다. 즉, 엄밀하지만 그것을 읽어내는데 수학적인 기능이 필수인 형식 언어나 SysML을 자유롭게 구사해 표현한 모델에서는 많은 리뷰어가 이해하는 데 고생하고, 종합적으로는 생산성을 떨어뜨릴 수 있다. 따라서 모델 간 추적성 정의만 엄격하게 한 모델 표현(언어)을 정의했다. 또한 설계 프로세스로 알려진 크게 복잡하고 세밀한 개발 단계를 결정하는 것만으로 그치지 않고 상품 디자인에 집중할 수 있도록, 모델 레벨에서 설계 순서 및 모델 간의 추적성을 나타내고 있다. SysML은 구조, 동작, 속성 및 요구 사항 측면에서 복잡한 시스템 설명을 캡처하기 위한 표준화된 범용 그래픽 모델링 언어이다. 모델리카(Modelica)는 미분 대수 방정식의 관점에서 복잡한 시스템의 연속 및 이산 시간 역학을 분석하기 위한 표준화된 범용 시스템 모델링 언어이다. SysML 모델의 설명력과 모델리카 모델의 분석 및 계산 능력을 통합하면 SysML 또는 모델리카가 개별적으로 제공하는 것보다 훨씬 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있다. 모호함 없이 SysML과 모델리카 모델 간에 모델링 정보를 효율적이고 자동으로 전송하기 위한 구현을 지원하는 두 모델링 언어 간의 표준화된 양방향 변환이 개발되고 있다. 이러한 양방향 변환 접근 방식에 대한 개요 외에도, 이번 호에서는 변환 원리를 명확히 하고 이 두 언어 간의 통합으로 인해 발생하는 중요한 시너지 효과를 설명하는 간단한 예를 제공한다. SysML은 기본 의미론을 갖춘 잘 정의된 그래픽 구성을 사용하여 시스템 모델을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 범용 시스템 모델링 언어이다.(Object Management Group, 2008) SysML은 UML 2(Object Management Group, 2009)의 하위 집합을 재사용하고 새로운 모델링 요소와 두 가지 새로운 다이어그램 유형을 추가하여 이를 확장한다. 이러한 SysML 다이어그램은 <그림 1>에 나와있다.   그림 1. SysML 다이어그램 개요 및 UML 다이어그램과의 관계   요구 사항 다이어그램 및 매개변수 다이어그램과 결합된 일련의 동작 및 구조 다이어그램은 시스템의 통합 보기를 제공한다. 그러나 SysML은 단순한 다이어그램 세트 그 이상을 나타낸다. 다이어그램의 기본에는 모든 모델링 구성을 공식적으로 나타내는 추상 구문 모델 저장소가 있다. 그만큼 위에 표시된 대로 SysML의 시스템 동작은 활동 다이어그램, 상태 머신 다이어그램 및/또는 시퀀스 다이어그램과 관련 의미론의 조합을 통해 캡처된다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient step size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(step size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Case Study 15　CES 2026에서 만난 언리얼 엔진　차세대 HMI부터 시뮬레이션, 몰입형 모빌리티 생태계까지 20　건설 인력 교육을 혁신한 지멘스와 에듀케이션XR의 디지털 툴　XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   Focus 24　플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다 46　인텔, 코어 울트라 시리즈 3로 온디바이스 AI 및 에지 시장 공략 가속화 48　오라클, “DB를 넘어 데이터 중심의 AI 플랫폼 기업으로”   People&Company 30　지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장　AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   New Products 33　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 정수진　CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증 40　현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션　Stonex X70GO 43　이달의 신제품   Column 50　트렌드에서 얻은 것 No. 28 / 류용효　스마트 엔지니어링과 제조 지능화를 위한 AI 활용 전략 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　온톨로지 디지털 트윈 정보화 시대   On Air 57　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래   58　News   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 63　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (4) / 최영석　원 중심선 그리기 외 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　뮌헨 공과대학교 연구진의 오픈소스 3D 건물 데이터셋 개발 기술 70　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (12) / 최하얀　다이세이의 모바일 CAD 도입과 건설 현장 워크플로의 혁신   Mechanical 73　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (8) / 김성철　향상된 제너레이티브 디자인   Analysis 78　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박준수　복합재 날개 구조의 배치 설계와 파라메트릭 자동화 해석 88　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3) / 이종학　심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 94　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1) / 신정일　MBSE 기반 저탄소 친환경 선박 성능 검증의 프론트 로딩 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　고양력 항공기 형상의 공력 시뮬레이션 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (5) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링에서 SysML의 역할     2026-3-dx-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

다쏘시스템과 엔비디아는 산업 전반에 걸쳐 미션 크리티컬 인공지능(AI)을 구현하기 위한 공동 산업 아키텍처 구축을 목표로 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 이 파트너십은 다쏘시스템의 연례 글로벌 행사인 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World)’에서 발표됐다. 양사는 이번 협력을 통해 다쏘시스템의 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기술과 엔비디아의 AI 인프라, 오픈 모델, 가속 소프트웨어 라이브러리를 결합한다. 이로써 과학적으로 검증된 산업용 월드 모델(World Models)을 구현하고, 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼(Agentic 3DEXPERIENE Platform)상에서 숙련된 버추얼 동반자(Virtual Companions)를 통한 새로운 업무 방식이 가능해질 전망이다. 이를 통해 산업 전문가들은 한층 고도화된 전문 역량을 확보할 수 있다. 다쏘시스템은 자회사 브랜드인 아웃스케일(OUTSCALE)을 통해, 지속 가능하고 주권을 보장하는 클라우드 전략의 일환으로 AI 팩토리(AI Factory)를 구축하고 있다. 아웃스케일 AI 팩토리는 3개 대륙에 걸쳐 최신 엔비디아 AI 인프라를 활용해 3D익스피리언스 플랫폼에서 AI 모델을 운영할 수 있는 역량을 강화하는 동시에, 고객의 데이터 프라이버시, 지식재산권 보호, 데이터 주권을 보장한다. 엔비디아는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기술로 다쏘시스템 설루션을 채택해 AI 팩토리를 설계하고 있으며, 이는 엔비디아 루빈(Rubin) 플랫폼을 시작으로 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합될 예정이다.     이러한 인프라는 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리를 기반으로 한 다쏘시스템의 산업용 버추얼 트윈을 구동하며, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 전반에서 새로운 기회를 창출한다. 생명과학 및 소재 연구 분야에서는 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) 플랫폼과 다쏘시스템 바이오비아(BIOVIA)의 과학적으로 검증된 월드 모델을 결합해 신물질 및 차세대 소재 개발을 가속화한다. 설계 및 엔지니어링 분야에서는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 및 AI 물리 라이브러리를 활용한 시뮬리아(SIMULIA)의 AI 기반 버추얼 트윈 물리 거동 예측을 통해, 설계자와 엔지니어는 보다 정확하고 즉각적인 결과 예측이 가능해진다. 또한 엔비디아 옴니버스 피지컬 AI 라이브러리를 델미아(DELMIA) 글로벌 생산 시스템 버추얼 트윈에 통합함으로써, 자율적이고 소프트웨어 정의된 생산 시스템을 구현한다. 버추얼 동반자를 통한 사용자 역량 강화도 추진된다. 엔비디아의 AI 기술과 네모트론(Nemotron) 오픈 모델, 그리고 다쏘시스템의 산업 월드 모델을 결합한 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼은 깊이 있는 산업 맥락을 이해하는 버추얼 동반자를 통해 신뢰할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 산업 규모의 효율성으로 제공한다. 이번 파트너십은 다쏘시스템과 엔비디아 간 기존 협력을 한 단계 끌어올려, 산업 AI를 어떻게 구축하고, 검증하며, 대규모로 확산할 것인가에 대한 공동의 장기 비전을 제시한다. 이는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 팩토리와 엔비디아의 AI 기술을 결합한 접근 방식이다. 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal DALOZ) CEO는 “우리는 이제 AI가 단순히 예측하거나 생성하는 단계를 넘어, 현실 세계를 이해하는 시대로 진입하고 있다. 과학과 물리 법칙, 검증된 산업 지식에 기반한 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 강력한 도구가 된다”고 말했다. 이어 그는 “엔비디아와 함께 버추얼 트윈과 가속 컴퓨팅을 결합한 산업 월드 모델을 구축함으로써, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 분야에서 복잡한 시스템을 보다 신뢰성 있게 설계·시뮬레이션·운영할 수 있도록 지원할 것”이라며, “이번 파트너십은 신뢰성을 설계 단계부터 내재화한 산업 AI의 새로운 기반을 제시하고, 생성형 경제 전반에서 혁신을 확장할 수 있는 토대를 마련한다”고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen HUANG) CEO는 “피지컬 AI는 물리 법칙에 기반한 차세대 인공지능의 새로운 영역”이라며, “다쏘시스템과 함께 수십 년간 축적된 산업 전문성과 엔비디아의 AI 및 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 결합해 전 세계 수백만 명의 연구자, 설계자, 엔지니어들이 산업의 미래를 만들어갈 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (4)   이번 호에서는 모델 기반 아키텍처(model-based architecture)를 통해 시스템을 이해하고 해석하는 과정의 중요성에 대해 살펴보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1.모델 기반 아키텍처를 통해 시스템을 이해 및 해석하는 과정   시스템 엔지니어링에서는 요구사항을 충족시키기 위해 시스템 전체의 최적 가치를 도출할 수 있도록, 시스템의 개발이 이루어지기 이전 단계에서 신중한 선택과 분석이 요구된다.(그림 1) 이러한 작업은 시스템 엔지니어의 핵심 역할 중 하나로, 이를 통해 성능, 비용, 신뢰성 등 다양한 설계 목표를 동시에 만족시키는 최적의 시스템 구성을 도출할 수 있다. 하지만 복잡한 시스템에서는 구성 요소 간의 상호작용이 매우 복잡하고, 다양한 요소가 시스템 전체의 성능에 미치는 영향을 정확히 이해하는 것은 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 분석 중심의 아키텍처 모델링이 필요하다. 분석 중심 아키텍처 모델은 기존의 직관적이고 고정된 설계 접근법과 달리, 시스템 요구사항의 충족 여부를 판단할 수 있는 다양한 시나리오와 조건을 모델링하고, 이에 따른 시스템 특성의 변화를 예측할 수 있도록 한다. 이를 통해 명확히 정의되지 않았던 시스템 특성에 대한 분석을 가능하게 하며, 설계 초기 단계부터 전체 시스템의 성능 목표 달성 가능성을 평가할 수 있게 된다. 또한, 이러한 모델 기반 접근법은 요구사항과 시스템 구조 간의 연계성을 강화하고, 설계 및 운영 단계에서 다양한 대안을 분석하여 최적의 시스템 구성을 선택할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 설계 변경이 빈번한 복잡한 시스템 개발에서 비용과 시간을 절감하고, 품질을 확보하는 데 큰 도움이 된다. <그림 1>에는 실제 아키텍처 모델링 도구의 화면이 예시로 제시되어 있으며, 이를 통해 전체 시스템 구조, 시뮬레이션 조건, 분석 결과 등을 시각적으로 확인할 수 있음을 보여준다. 이와 같은 설명은 발표나 보고서에서 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 아키텍처 기반 분석의 필요성과 실질적인 이점을 전달할 때 효과적으로 활용할 수 있다.   MBSE 도구 기능 기반 확장   그림 2. 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능   <그림 2>는 MBSE 도구 기능의 확장에서 특히 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능이 강화되고 있는 추세를 설명하고 있다. MBSE의 도구 환경은 단순히 그래픽 모델링 수준을 넘어 요구사항과 모델, 해석 데이터 간의 통합을 목표로 점점 확장되고 있다. 특히 데이터 흐름과 분석 정보가 시스템 모델(SysML)과 유기적으로 연계됨에 따라, 다양한 분석 도구와의 연동이 가능해지고 있다. 예를 들어, 모델센터(ModelCenter)와 같은 상용 통합 해석 플랫폼은 SysML 모델을 MBSE PAK과 같은 패키지를 통해 해석 모델과 연결할 수 있도록 지원하며, 시스템 요구사항에서 해석까지 연계된 설계 평가를 가능하게 한다. 또한, 랩소디(Rhapsody) 또는 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 MBSE 모델링 도구에서는 파라메트릭 다이어그램이나 해석 모델 내에서 매개변수(parameters) 기반 연산을 수행할 수 있으며, 이를 통해 요구사항에 대한 성능 확인과 설계 조건 충족 여부를 모델 기반으로 해석할 수 있다. <그림 2>는 시스템 모델(SysML)이 요구사항, 구조, 행동, 파라미터, 그리고 해석 도구와 어떻게 연결되는지를 보여주고 있다. 특히 해석 결과를 다시 요구사항 검증으로 피드백시키는 폐순환(closed-loop) 구조가 강조되고 있다. 이를 통해 시스템 설계자는 더 빠르고 신뢰성 높은 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어보면, 최근 건조기 제품의 개발에서는 MBSE의 적용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 그래픽 모델링을 넘어 요구사항과 모델, 해석 간 데이터 통합을 핵심으로 삼고 있다. 특히, 다양한 동작 시나리오(예 : 쾌속건조, 절전건조 등)에 따라 요구사항이 달라지는 건조기 시스템 특성상, 모델 간 유기적 연결과 해석 연동이 매우 중요하다. 건조기 설계에서는 SysML 기반의 시스템 모델을 통해 다음과 같은 다양한 요소를 모델링하고 해석에 연결한다. 요구사항 모델은 ‘건조 시간 60분 이내’, ‘소비 전력 700Wh 이하’, ‘잔여 수분율 5% 이하’ 등의 고객 요구사항을 정의한다. 구조 모델은 드럼, 히터, 송풍기, 제습센서 등의 구성요소와 상호 작용을 정의한다. 행위 모델은 센서 신호에 따른 히터 제어, 팬 속도 제어 등의 시퀀스를 모델링한다. 파라메트릭 모델은 ‘드럼 회전 속도’, ‘히터 출력’, ‘공기 유량’ 등의 매개변수를 통해 성능 예측과 해석이 가능하도록 한다. 이러한 모델은 모델센터 등의 해석 플랫폼과 연동되어, 실제 건조기의 에너지 소비량, 건조 시간, 습도 변화 등을 해석할 수 있다. 특히 SysML의 파라메트릭 다이어그램을 통해 해석 파라미터를 모델에 연결하고, 최적의 설계 조건을 도출하는 것이 가능하다. 예를 들어, 카티아 매직 안에서 SysML 파라메트릭 다이어그램을 기반으로 히터 출력과 팬 속도를 조절하여 건조 시간과 에너지 소비를 최소화하는 최적화 해석을 수행할 수 있으며, 이 결과는 요구사항 만족 여부를 자동으로 검증하는 구조로 구성된다. 결과적으로 MBSE는 건조기 개발 전반에서 모델, 해석, 요구사항 간의 통합 기반 의사결정 구조를 제공함으로써, 제품 개발 기간 단축, 성능 검증 강화, 설계 변경 대응 유연성 향상에 기여할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.