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CAD&Graphics 2024년 4월호 목차
  17 THEME. 플랜트·조선 산업 혁신을 위한 디지털화 전략   Part 1. 디지털 기술로 플랜트·조선 산업을 혁신하다 데이터 기반의 업무 혁신, 건설산업의 새로운 시작 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 환경 조성 경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비 관리 전략 스마트 디지털 리얼리티와 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축 해양의 미래 : 자율운항 선박의 혁신과 시뮬레이션의 중요성 디지털 전환 여정을 위한 3D CAD 기반 디지털 트윈 구축의 4단계   Part 2. 디지털 트윈의 구축과 활용을 위한 기술 디지털 트윈 가속화를 위한 3D 엔지니어링 데이터 경량 시각화 솔루션 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법 플랜트 BIM 배관 공사의 필수 아이템 Ez-ISO Strand7 R3 : 범용 유한요소 해석 프로그램   Infoworld   Column 55 책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효 커넥팅 80 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM   Case Study 58 해외 소장 문화재의 ‘디지털 귀향’ 프로젝트 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험 62 최신 렌더링 기능의 사용 돕는 URP 3D 샘플 고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   Focus 64 지멘스 DISW, “솔리드 엣지로 지능형 제품 설계를 실현한다” 66 모두솔루션, 지스타캐드 시장 확대 및 파트너십 강화 전략 소개 68 슈나이더 일렉트릭, 데이터 플랫폼으로 EV 배터리 시장 공략 70 한국산업지능화협회, “산업 디지털 전환을 주도하기 위해 다방면의 활동 강화” 72 레노버, “클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오 제공” 74 생성형 AI와 협업 툴의 만남, ‘플로우 3.0’ AI Now   New Products 76 이달의 신제품   On Air 78 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드   82 New Books 84 News   Directory 131 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기 94 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12) / 천벼리 아레스 커맨더의 사용자 인터페이스 108 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4) / 최영석 구성선 및 자유선 기능 128 복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (1) / 이소연 직스캐드 2024의 최신 기능 업데이트   Reverse Engineering 100 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4) / 유우식 한지 데이터베이스   Mechanical 111 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11) / 김주현 매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ   Analysis 97 시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1) / 씨투이에스코리아 복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인 118 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김선명 전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스 124 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8) / 나인플러스IT CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1
작성일 : 2024-03-28
연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7)   자동차의 공기역학은 연비 향상과 소음 감소 등의 목표를 달성하기 위한 방법으로서 고려되었다. 공기역학 성능을 향상시키기 위해 자동차 업계는 축소 모델링과 풍동 실험을 거쳐 현재는 CFD 시뮬레이션을 적극 활용하고 있다. CFD 시뮬레이션은 유동 이론과 컴퓨터 기술의 발전에 힘입어 복잡한 차체를 시뮬레이션하고 최적의 설계를 결정하는 데에 도움을 준다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   클래식 모델 T부터 상징적인 아메리칸 머슬카에 이르기까지 자동차의 디자인은 수년에 걸쳐 다양한 요인에 의해 형성되었다. 기술 발전, 소비자 선호도, 정부 규제 등이 모두 영향을 미쳤다. 하지만 그 중에서도 가장 큰 영향을 미친 요소는 연비이다. 1973년 석유 금수 조치의 여파로 도입된 기업 평균 연비(CAFE : Corporate Average Fuel Economy) 기준은 자동차 제조업체가 연비에 집중하도록 만들었다. 처음에는 평균 14.2mpg의 연비를 의무화했던 CAFE 표준은 이후 업데이트되어, 현재는 2032년까지 차량 전체 평균 58mpg를 목표로 하고 있다. 자동차 제조업체들이 이러한 야심찬 목표를 달성하기 위해 노력함에 따라 공기역학의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 과거에는 자동차 디자인을 테스트하고 개선하기 위해 축소 모델링 기법을 사용했다. 오늘날에는 전산 유체 역학(CFD)과 같은 정교한 컴퓨터 시뮬레이션이 자동차의 공기역학을 최적화하는 데에 사용된다. 현대 자동차의 날렵한 라인에 감탄할 때, 단순히 외형만이 아니라 모든 곡선과 윤곽이 연료 효율을 극대화하고 공기 저항을 최소화하도록 세심하게 설계되었다는 사실을 떠올려 보는 것도 좋을 것이다.   자동차 디자인 100년 들여다보기 1900년~1930년 1900년대 초반의 자동차는 특별한 미학을 염두에 두고 디자인되지 않았다. 자동차는 주로 실용적인 목적으로 제작되었다. 1908년 최초의 대량 생산 자동차인 포드의 모델 T가 출시되면서 자동차 산업의 판도가 완전히 바뀌었다. 모델 T는 4기통 엔진을 탑재하고 연비가 13~21마일로 오늘날의 평균적인 자동차보다 약간 낮았다. 하지만 이 차를 차별화한 것은 경제성이었다. 1910년 780달러였던 모델 T의 가격은 1924년에 290달러로 떨어졌다. 이는 대량 생산을 통해 달성한 비용 절감 덕분에 가능했다.   ▲ 포드 모델 T   1930년~1940년 1930년대에 들어서면서 세계는 대공황에 빠졌다. 주식 시장은 폭락했고, 미국 자동차 산업은 특히 큰 타격을 받아 신차 판매가 75%나 급감했다. 설상가상으로 1920년 갤런당 30센트였던 연료 가격이 1929년에는 21센트로 급격히 하락했다. 자동차 생산량도 타격을 받아 1929년 540만 대에서 1932년 340만 대로 감소했다. 자동차의 비용 효율을 높이기 위해서는 분명 무언가 조치가 필요했다. 이때부터 자동차 제조업체들은 공기역학에 대해 생각하기 시작했다. 엔진을 바꾸는 대신 자동차의 디자인을 간소화하여 효율을 높였다. 항공과 아르데코(Art Deco)에서 영감을 받은 새로운 자동차 디자인은 깔끔하고 단순한 외관을 선호했다. 30대 중반에는 폭스바겐 비틀, 크라이슬러 에어플로우, 1938년 팬텀 코르세어 등 상징적인 공기역학 차량이 탄생했다.   ▲ 부가티 타입 57 그랜드 레이드(1935년)   1940년~1950년 1940년대 초, 세계대전이 발발하면서 자동차 제조업체들은 군용 차량 부품 생산에 주력할 수밖에 없었다. 그 결과 가정용 자동차 생산은 중단되었고 자동차 소유율은 73%까지 급감했다. 하지만 제2차 세계대전 참전용사들은 이 어려운 시기에 드래그 레이싱에 참여하기 시작했다. 1950년대가 되어서야 산타아나 활주로에서 최초의 공식 드래그 레이스가 열렸다. 이 대회는 빠르게 인기를 얻었고, 1951년에는 전국에 있는 수많은 레이싱 클럽을 감독하기 위해 전미 핫로드 협회(NHRA : the National Hot Rod Association)가 설립되었다. 전쟁이 끝나자 자동차 업계는 폰툰 스타일을 도입하여 작은 혁명을 일으켰다. 이 새로운 스타일은 현대 자동차 디자인의 기초가 되었다. 그러나 이 폰툰은 공기 저항을 가중시켜 평균 연비가 15~20마일로 낮아졌다.   1950년~1960년 1950년대에는 자동차 디자인의 세계가 양분되었다. 미국 자동차 디자이너들은 항공기와 우주선에서 영감을 받아 각지고 박스형의 디자인을 만들며 미래를 생각했다. 반면, 유럽의 자동차 디자이너들은 공기 저항의 과학에 집착하여 최대한 유선형의 자동차를 만들기 위해 노력했다.   ▲ 재규어 C-타입   1956년 6월 29일, 고속도로 건설을 위해 무려 250억 달러가 지원되는 연방 원조 고속도로 법이 통과되었다. 미국 자동차는 갑작스럽게 이 새로운 고속도로의 고속 주행에 최적화되어야 했다. 이러한 초점의 변화는 더 날렵하고 공기역학적인 모델이 중심이 되는 새로운 자동차 디자인 시대로 이어졌다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
앤시스 2024 R1 : 디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션
개발 : Ansys, www.ansys.com 주요 특징 : 최신 디자인 언어로 멀티피직스 포트폴리오 전반에서 사용자 경험 향상, 새로운 사용자 인터페이스로 접근성 강화, 소프트웨어의 통합 및 개방형 아키텍처/HPC/클라우드를 통한 확장성 지원, 엔지니어링 팀 간의 협업 워크스페이스 제공, AI 기능을 통해 고급 수치 연산 가속 및 예측 정확도 향상 등 공급 : 앤시스코리아, www.ansys.com/ko-kr     앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기(integrated electronics), 임베디드 소프트웨어(embedded software), 유비쿼터스 커넥티비티(ubiquitous connectivity)를 포함하는 보다 복잡한 시스템(complex systems)으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 열역학, 소음, 공기 흐름 등 다중 물리 현상을 분석하는 통합 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구된다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다. 또한, 앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차(Software-Defined Electric Vehicles), 전동 수직 이착륙기(eVTOL : Electric Vertical Take-off and Landing Aircraft), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제다. 앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는 데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.   ▲ 앤시스 2024 R1이 제공하는 화면 모드   원활하고 직관적인 UX로 생산성과 협업 증진 앤시스 2024 R1은 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다. 예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어서 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다.   멀티피직스의 우수성과 컴퓨팅 성능 향상에 더해진 가시성 앤시스 2024 R1은 세계적 수준의 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 진보된 솔버/메시의 수치기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 수 있다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다.   인공지능과 함께 향상된 최첨단 솔루션 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 심AI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다.   통합과 사용자 경험 효율에 중점을 둔 앤시스 2024 R1의 개선 사항 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서 효율적인 메모리 사용, 빠른 해석 시간, 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하여 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축 애플리케이션별 멀티피직스 개선으로 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트랙터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
[칼럼] 인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT) 유료 버전을 사용한지 1년이 되었다. 챗GPT의 등장은 스마트폰 출시 후 우리 사회에 가장 큰 충격을 준 사건이라고 할 수 있다. 1년이 지난 현재 챗GPT를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 말도 안 되는 미친 아이디어(insane idea)의 비즈니스를 협상하러 다니고 있다.   그림 1. 챗GPT의 1년   샘 올트먼 CEO는 자체 AI 칩 개발을 추진하며 사상 최대의 투자 유치에 나선 것으로 보인다. 외신에 따르면 올트먼 CEO는 5조~7조 달러의 자금 모금을 목표로 투자자들과 만나고 있다고 한다. 한화 9000조 원에 달하는 이 투자금은 마이크로소프트와 애플의 시가총액을 합한 것보다도 큰 규모이다. 지난해 전 세계 반도체 시장의 매출액과 비교하면 10년 치에 해당하는 금액이며, 올트먼은 다양한 투자자들과 협의 중인 것으로 알려져 있다. 이 투자금이 유치되면 세계 반도체 시장의 구조를 바꿀 수 있는 설계 및 생산 시설을 구축할 예정이라고 한다. 또한 오픈AI는 곧 AI 에이전트를 출시할 예정이며, 이 제품이 “모든 것을 바꿀 것”이라는 기대를 내비치고 있다. 이 AI 에이전트는 사용자 PC를 장악해 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 문서 검색, 분석, 보고서 작성, 회계 소프트웨어 입력 등을 스스로 수행할 수 있다. 이는 마이크로소프트가 윈도우 12를 통해 선보일 코파일럿과 비슷한 개념으로, AI가 사용자의 의도를 파악하고 관련 작업을 자동으로 실행하는 것이다. 이외에도 오픈AI는 AI 개인 비서에 가까운 형태의 에이전트도 개발 중이며, 이는 인터넷에서 데이터를 수집하고 여행 일정을 생성하며 항공권을 예약하는 등의 웹 기반 작업을 처리할 수 있다. AI 시대에 인공지능을 사용해서 스마트 엔지니어링을 할 수 있다. 최근에 챗GPT를 이용하여 엔지니어링 문서의 요약은 물론 그림과 표에 대한 설명까지 해준다. 이것을 다시 정리해서 다시 질문을 하면 수준 높은 대답을 얻을 수 있다.   그림 2. 챗GPT를 이용한 소프트웨어 엔지니어링   챗GPT의 ‘Diagrams: Show ME’라는 GPTs에서 설명을 해 주면 시퀀스 다이어그램을 그려주고 코드까지 만들어 준다. 요즘은 GPT 스토어에서 다양한 인공지능 도구를 볼 수 있다. 이것은 이전의 엔지니어에게는 꿈의 엔지니어링이라고 할 수 있다.   그림 3. GPTs ERD Assistant 사용   챗GPT의 GPTs에서 데이터를 모델링하는 ERD Assistant를 이용해서 간단한 데이터 모델링을 만들어 봤다. 문서나 논문을 통째로 나만의 학습 GPTs에 입력해서 다양한 질문으로 짧은 기간에 전문 지식을 습득할 수 있다.   그림 4. AAS 문서를 GPT에 입력한 전용 AAS GPT   일본의 경제학자 오마에 겐이치는 인간을 변화시키는 세 가지 주된 방법이 있다고 말했다. 시간의 사용을 바꾸는 것, 거주하는 장소를 바꾸는 것, 그리고 새로운 인간 관계를 맺는 것이다. 그는 새로운 결심이 가장 무의미하다고 주장한다. 파울로 코엘료도 배움은 오직 하나의 방법으로만 가능하다고 말했다. 그리고, 새로운 시대의 꿈을 실현하는 스마트 엔지니어링에서는 지식이나 데이터보다 경험이 더 중요하다고 생각한다. 인공지능은 꿈을 꿀 수 없고 경험할 수 없기 때문이다. 이 관점에서 엔지니어링의 필요성을 재조명해보면, 인간의 변화와 발전에 있어 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 엔지니어링은 우리가 시간을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 도구를 제공한다. 새로운 기술과 설계로 우리가 사는 환경을 개선하며, 엔지니어링 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협력하고, 관계를 맺으며 사회적 네트워크를 확장할 수 있다. 또한, 엔지니어링을 통해 배움의 방식을 혁신하고 새로운 경험을 창출할 수 있으며, 이는 인공지능이 제공할 수 없는 깊이와 가치를 지닌다고 할 수 있다. 챗GPT 같은 인공지능 도구들로 무장한 인류 초유의 창조적 엔지니어 시대가 오고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-04
CAD&Graphics 2024년 3월호 목차
  17 THEME. 2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사   Part 1. 2023년 주요 이슈 및 산업 분야 팬데믹 이전으로 되돌아가는 업무 환경… 인공지능과 가상 제품 개발에 대한 관심 확대   Part 2. 소프트웨어 활용 및 선호도 산업별로 2D/3D CAD 활용에 차이 보여… CAD 솔루션의 활용 범위는 꾸준히 확대   Part 3. 서비스, 클라우드 및 하드웨어 현재보다 미래가 기대되는 신기술… 엔지니어링 소프트웨어의 활용 방식 바꿀까   Part 4. 2023년 제조·건설 분야의 과제와 전망 경기 위축에 대한 우려 속에 3D 설계 환경과 교육 등에 대한 요구 높아   Infoworld   Focus 34 플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 39 오라클, 생성형 AI로 기업의 대규모 AI 도입과 활용 지원 42 한국CDE학회 2024 동계학술대회, AI 시대의 엔지니어링을 전망하다 44 유니버설로봇, 신제품 협동로봇 출시와 함께 산업용 로봇과 본격 경쟁 기대   Case Study 46 디지털 트윈을 통한 벤쿠버 국제공항의 혁신 공항 전반의 운영 개선과 지속가능성 목표 달성   New Products 48 디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션 앤시스 2024 R1 50 실시간 건설 공정 관리 솔루션 트림블 커넥트 대시보드 2024 52 편의성 및 안정성 확보한 국산 CAD 직스캐드 54 중소·중견기업에 최적화된 국산 PLM 솔루션 Aone PLM 56 제품 정보 통합 관리 시스템 JK-PLM 58 전체 제품 수명주기 관리 솔루션 FabePLM 61 이달의 신제품   On Air 64 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI 시대, AI 법률 서비스 어디까지 가능한가? 65 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 미래 모빌리티 혁신, SDV가 가져올 자동차 산업의 변화는?   Event 66 캐드앤그래픽스 창간 30주년 독자 이벤트   Column 69 현장에서 얻은 것 No.16 / 류용효 PLM OOTB에 길을 묻다 76 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링   78 New Books 80 News   CADPIA   AEC 83 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3) / 최영석 슈퍼해치, SetZ 기능 소개 108 오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사 / 양승규 커뮤니티를 통해 지식을 공유하고 개인의 성장 추구 112 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조 120 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11) / 천벼리 아레스 캐드 2024에서 시트 내보내기   Reverse Engineering 86 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3) / 유우식 옛 사진 데이터베이스   Mechanical 94 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10) / 김성철 시뮬레이션 기반 설계   Analysis 100 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 최낙정 앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석 104 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7) / 나인플러스IT 연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양     캐드앤그래픽스 2024년 3월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2024-03-04
[엔지니어링 소프트웨어 업계 신년 인터뷰] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장
디지털 스레드 사업 가속화… 다양한 산업으로 분야 확대   지난해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사는 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 산업으로 분야를 확장하면서 사업을 확대했다. 지난해 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 인더스트리얼 메타버스 전략을 본격화한 데 이어 올해도 디지털 스레드 사업의 가속화, xDT 솔루션을 통한 심센터(Simcenter) 시장 확대, 클라우드 비즈니스 확대 등을 통해 고객들에게 엔드 투 엔드 솔루션과 아키텍처를 제공해 나간다는 계획이다. ■ 최경화 국장      지난해 국내 제조 시장에도 많은 변화가 있었다. 귀사에서는 어떤 변화가 있었는가 지난해 전반적으로는 제조 경기가 좋지는 않았던 것 같다. 특히 중소기업들이 어려웠는데 올해도 그럴 것으로 예상하고 있다. 대기업들은 그래도 글로벌 경쟁력을 유지하고 발전시켜야 하기 때문에 지속적인 투자가 이루어지고 있다. 특히 배터리 산업은 주력 산업으로 떠올라서 관련 분야에서 많은 투자가 일어났다. 자동차 산업이 전기자동차로 넘어가면서 이러한 변화에 성공한 기업들은 비즈니스가 성장하고 있는데 이에 대응하지 못하는 기업들은 어려움이 있는 것 같다. 지멘스의 변화라면 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 인더스트리 분야로 확장되고 있다는 것이다. 또한 의료기기 분야로도 사업이 확대되고 있다.   지난해 귀사의 주요 화두는 무엇이었는가 지난해 우리의 화두는 크게 보면 MBSE와 인더스트리얼 메타버스 전략의 본격화라고 볼 수 있다. 마이크로소프트와 전략적 협약을 통해서 AI 관련한 협업을 진행했다. 마이크로소프트 팀즈와 팀센터의 PLM 기능을 결합해서 협업을 강화할 수 있도록 한 것 등이 주목할 만한 변화이다. 또한 AWS 기반의 클라우드 사업은 재작년부터 강화를 시작했기 때문에 올해도 계속 진행해 나갈 예정이다.   지난해 귀사의 비즈니스는 어떠했다고 볼 수 있는가  지멘스는 매출 관련 비즈니스에서 여러 가지 핵심 성과 지표(KPI)를 관리하고 있다. 2023년은 지멘스가 모든 KPI에 대한 목표를 달성한 성공적인 한 해였다. 디지털 스레드 비즈니스 영역에서 지멘스는 가전, 자동차 회사와 함께 MBSE 프로젝트를 수행해 성공적인 결과를 도출했다. 특히 지멘스의 MBSE 플랫폼이 미국 국방부 공군의 무기체계 획득 표준 플랫폼으로 선정되면서 국내 고객사들도 비즈니스 프로세스 개선을 위해 MBSE 적용을 고려하는 계기가 됐다. 비즈니스 측면에서는 3년 연속 두 자릿수 성장을 계속하고 있다. 아태지역 전체로도 우리나라가 성장률이 상당히 좋은 편이다. 대기업들은 자체적인 R&D 혁신에 대한 투자를 계속하기 때문에 우리가 거기에 발빠르게 대응을 잘 하고 있다고 보고 있다. 중소기업 쪽은 신규 어카운트 발굴을 위한 조직을 강화하고 있는데 이 부분이 많은 도움을 받고 있는 것 같다.  제품 솔루션별로 보면 지난해는 CAD, PLM, CAE 등이 전반적으로 고르게 성장했다. 미드레인지 분야에서는 지난해 중소기업들이 어려운 만큼 가격에 민감해서 솔리드 엣지 프로모션 프로그램을 통해 10년 전 가격 캠페인 등을 통해 성과를 거두었고, 일렉트리컬 전장 CAD 쪽에서 솔리드 엣지가 좋은 성과가 있었다. 매출 비중을 CAD, PLM, CAE 분야로 나누어 보면 CAE가 45%를 차지하고, CAD PLM, MOM 분야의 솔루션이 55% 정도라고 할 수 있다.  판매 형태는 영구 버전 판매와 서브스크립션, 하이브리드 SaaS(Hybrid SaaS)라고 해서 기간제와 클라우드를 혼합한 형태의 판매도 하고 있는데 고객의 선호도에 맞추어 진행하고 있다. 현재는 영구 버전이 30%, 하이브리드 SaaS와 서브스크립션이 70% 정도로 늘어나는 추세이다.  제품도 이제 클라우드 베이스로 제품이 출시되고 있다. STAR-CCM CFD 솔루션 같은 경우는 AWS 전용으로 퍼블릭 클라우드 제품이 나와 있고, 팀센터 X의 경우에도 조금 더 저렴한 중소기업용 버전이 3월에 나올 계획이다. 영구버전을 써야겠다고 하는 고객은 계약을 하고 있지만, 회사 전체의 정책은 SaaS 정책을 주안점으로 가져가고 있다.    지난해 빅딜이나 성공 사례가 있었다면 소개 바린다 주목할 만한 성과로는 SK하이닉스의 폴라리온(Polarion) 솔루션 도입을 들 수 있다. 이를 통해 SK하이닉스는 제품 개발 프로세스를 표준화하여 협업 효율을 높였다. 그 결과 제품 개발 시간이 20% 단축되고 품질은 15% 향상됐다. 제일 컸던 부분은 LG에너지솔루션이라고 할 수 있다. 재작년에 전략적으로 스마트 공장 관련 사업을 시작했으며, 마더 팩토리, 글로벌 팩토리라는 개념으로 확대 적용해 나가고 있다. LG에너지솔루션은 지멘스 솔루션 기반으로 표준화하고, 이를 글로벌하게 복제해 나가는 비즈니스 모델을 통해 큰 비즈니스로 확대해 나가고 있다. 또한 그냥 스마트 공장만 하는 게 아니라 반도체 배터리에 들어가는 배터리 설비를 디지털 트윈화하고 그 설비들을 디지털 프로세스화하고 플랜트 레벨까지 디지털 트윈화해서 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있다. 그 다음 큰 프로젝트는 LG그룹의 공상평 프로젝트라고 할 수 있다. ALM, 요구사항 관리, PLM, FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)라고 해서 주로 품질 관리 쪽의 솔루션 부문에서 전사 그룹사 프로젝트를 진행하고 있다. S전자의 경우도 R&D 프로세스 혁신의 일환으로 가전사업부의 MBSE 기반 프로젝트를 지난해 진행한 바 있다. 모바일 사업부도 시뮬레이션 데이터 매니지먼트(SDM)라고 해서 해석 전문가들이 쓰는 다양한 툴의 데이터를 통합적으로 취합할 수 있는 플랫폼 사업을 수주했다.  HD현대와 조선 관련 차세대 CAD, PLM 프로젝트도 진행 중에 있다. 조선 분야에서는 오랫동안 타사의 CAD 플랫폼을 사용해 왔는데 더 나아가 십야드에서 배를 생산하는 현장을 디지털화하는 프로젝트를 진행 중에 있다. 그 일환으로 지난해 10월 현대중공업과 선박 설계부터 생산까지 모든 데이터를 관리하는 디지털 자동화 생산 시스템을 공동 개발하는 ‘공동 개발 프로젝트(JDP)’ 협약식을 진행했다. 프로세스 간 데이터 사일로로 인한 비효율을 줄이고 생산성 혁신을 달성하는 이 프로젝트가 완료되면 조선업계의 생산 패러다임을 바꿀 수 있는 디지털 혁신이 될 것으로 기대된다. 조선 분야 그 중에서도 상선 시장은 자동차만큼 큰 시장이다. 현대자동차가 300여개 협력업체가 있다면 조선 분야의 설계자와 엔지니어링 업체 수를 보면 거의 비슷한 수준이라고 생각된다. 전통적인 조선 CAD 솔루션은 CAD 중심으로 되어 있어 실제 생산 현장과 연계가 비효율적인 부분이 있었다. 생산현장의 인력 조달이 어려운 상황에서 중국과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 설계에서 현장까지 심리스하게 자동화의 필요성이 제기되고 있고, 지멘스가 이에 강점이 있어 많은 변화가 예상된다.  현대자동차 비즈니스 관련해서는 예상대로 진행되지는 못했지만 지연되는 것으로 보고 있다. 리더십이 바뀌면서 투자 의사 결정이 번복되는 상황이 있었지만, 유지보수 계약이 끝나는 시점에서 또다른 기회가 있을 것으로 전망하고 있다.    귀사의 조직 및 인원 구성은 어떻게 되어 있고, 최근 변화가 있다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 한국에 두 개의 사업이 있다. 하나는 CAD, PLM을 하는 조직으로 관련 인원은 350여명이며, 멘토그래픽스를 인수한 EDA 사업부가 있는데 이 부문이 150명 정도 있어 합치면 500여명 정도 된다고 볼 수 있다. 내부적으로는 인더스트리 특화된 사업 구조를 강화하기 위해서 인더스트리 전문가를 좀 더 많이 영입했다. 과거에 주로 단품 위주로 영업을 했다면 이제는 디지털 스레드라는 개념 하에 특정 인더스트리의 엔드 투 엔드 프로세스를 통합할 수 있는 전문성을 가지고 고객의 디지털 전환을 돕고자 한다. 그래서 인더스트리에 특화된 사업 역량을 계속 강화하고 있다. 전기전자, 반도체, 자동차, 조선, 항공국방 등 5개 부문이 주력이라고 할 수 있는데 이에 집중해서 비즈니스를 개발하고 있다. 고객들도 과거에는 툴을 사서 특정 문제를 해결하고자 했다면 이제는 전사 효율화와 관련한 주문을 하고 있어서, 지멘스에서도 전사적인 솔루션의 아키텍처를 그려서 제안하는 형태로 발전하고 있다. 지멘스는 CAD부터 테스트 솔루션까지 엔드 투 엔드로 다양한 솔루션을 가지고 있기 때문에 전체적인 아키텍처를 그리는데 강점이 있다고 본다.   엔지니어링 솔루션과 관련해, 올해 귀사가 주목하고 있는 기술 트렌드나 시장 동향이 있다면 지멘스의 CAE 관련 솔루션은 다른 단품 업체들에 비하면 종합적으로 지원이 가능하다. 단품 위주의 솔빙보다는 시스템 퍼포먼스를 전체적으로 관리하고 해석을 하기 때문에, 복합적으로 해석을 활용하는 추세로 발전하고 있다. 엔지니어링 솔루션 영역에서는 심센터(Simcenter) 솔루션의 총체라고 할 수 있는 xDT(Executable Digital Twin) 기술에 집중하고 있다. xDT는 실제 제품이나 프로세스의 가상 복제본 역할을 하는 실행 가능한 디지털 트윈을 의미한다. 정적인 디지털 표현을 뛰어넘는 xDT에는 실시간 시뮬레이션 기능과 데이터 분석이 포함된다. 심센터는 1D, 3D, CFD, 전기전자, 컨트롤 등 다양한 멀티피직스 디지털 트윈 개발을 지원한다. 심센터가 지원하는 신경망과 AI 기술을 활용해 Dynamics ROM(차수 축소 모델)을 생성, xDT 개발을 실현한다. xDT는 IoT 솔루션, Insights Hub 및 멘딕스(Mendix)와 원활하게 통합돼 제조 공정의 다양한 장비와 자산을 모니터링하고 분석함으로써 최적의 운영을 가능하게 한다. 그 결과 제조 공정의 운영 효율성이 향상돼 비용 절감으로 이어진다. 결과적으로 디지털 기술을 통해 제조 혁신을 실현할 수 있다. 지멘스는 고객이 xDT 기술을 직접 체험할 수 있도록 혼합기(mixing machine)에 xDT를 적용한 데모 장치인 심센터 믹서(Simcenter Mixer)를 개발했는데, 혼합기는 화학, 제약, 식음료, 화장품, 배터리 등 다양한 제조 공정에서 활용되고 있다.    올해 제조 시장에 대해서는 어떻게 전망하고 있는지 지멘스는 올해도 소프트웨어 매출의 긍정적인 성장을 예상하고 있다. 코로나19 팬데믹의 여파로 지멘스는 보다 유연하고 효율적인 프로세스 및 운영 방법을 적극적으로 모색하고 있다. 이러한 시장 수요에 발맞춰 다양한 디지털 스레드 방법론을 도입해 왔으며, 올해 여러 산업 분야에서 긍정적인 성과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 또한, 클라우드 시장의 확장도 예상된다. 다양한 클라우드 제품이 출시되면서 새로운 기회와 시장이 창출되고 있다. 클라우드 기술은 유연성, 확장성, 비용 절감, 보안 등 다양한 이점을 제공하며 비즈니스 프로세스를 개선하고 혁신할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이러한 시장 트렌드에 발맞춰 변화하는 환경을 반영하고 프로세스 개선과 혁신을 원하는 기업의 니즈를 충족하는 혁신적인 클라우드 솔루션을 고객에게 지속적으로 제공하기 위해 최선을 다할 계획이다.    올해 귀사의 비즈니스 계획에 대해 소개 부탁드린다 지멘스는 올해 디지털 스레드 사업을 가속화해 기존 제품과 서비스를 디지털화함으로써 고객에게 보다 효율적이고 유연한 솔루션을 제공해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생산성을 향상시킬 예정이다. 또한 xDT 솔루션을 통해 심센터 시장을 연구 개발에서 제조/공정 시장으로 확대해 나갈 계획이다. 이와 함께 클라우드 기반 비즈니스를 확대하여 고객이 디지털 플랫폼을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 또한 한국에 디지털 트윈 허브를 만들고 전국의 기관들과 연결해서 디지털 트윈 베이스로 최적화하는 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 디지털 스레드 사업을 가속화하고, 고객의 성공을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.      ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-27
[넥스트폼 3월] 넥스트폼 3월 OpenFOAM / BARAM 사용자 교육 안내
              교육 소식 >             3월 OpenFOAM 사용자 교육 안내 >             3월 OpenFOAM 사용자 교육 안내 OpenFOAM에 관심은 있으나 첫 발을 내딛지 못한 고객 여러분께 도움을 드리고자 초보 사용자를 위한 예제 실습 위주의 교육을 진행합니다. OpenFOAM 소개, 사용방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 3월 20일 ~ 22일 (링크)를 클릭하시면 3월 OpenFOAM 사용자 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         3월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 안내 >               BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 CFD 기본 이론, 개념, 과정과 예제 실습을 하며 CFD를 처음 접하시는 분들의 이해를 도와드립니다. 실습은 공개소스 S/W인 BARAM을 사용하기 때문에 교육 후에도 제한 없이 사용할 수 있습니다. 일정 : 3월 28일 ~ 29일 (링크)를 클릭하시면 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         4월 HPC 교육 안내 >              CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육을 안내드립니다. [HPC 환경에서 CFD 및 AI 학습 방법] / [HPC 구축 실습을 통해 HPC 개념 이해] / [최적 성능을 도출 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안]의 내용으로 교육이 진행됩니. 일정 : 4월 24일 ~ 25일 (링크)를 클릭하시면 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                           일반 소식 >             19th OpenFOAM WORKSHOP (OFW) >   19th OpenFOAM WORKSHOP OpenFOAM 유저들의 국제 워크샵인 19th OpenFOAM WORKSHOP (이하 OFW)가 중국 북경에서 개최됩니다. 지난 18th O.F.W.에 이어 이번 19th OFW에서도 OpenFOAM을 활용한 다양한 CFD 해석 사례들이 발표될 예정입니다. 여러분들의 많은 관심 부탁드리겠습니다. 장소 : 중국 베이징대학교 일정 : 6월 25일 ~ 6월 28일 사전 등록 기간 : ~4월 30일 (링크)를 클릭하시면 19th OFW에 대한 보다 자세한 안내를 확인할 수 있습니다.             WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-02-23
앤시스, 앤시스 2024 R1에서 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 지원
앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위해 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기, 임베디드 소프트웨어, 유비쿼터스 커넥티비티를 포함하는 보다 복잡한 시스템으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 통합적인 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구되고 있다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다.  앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화기 위한 것이다. 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 앤시스 2024 R1은 앤시스 소프트웨어의 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다.     예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다. 앤시스 2024 R1은 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 솔버/메시의 수치 기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 것이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 현저한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다. 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 SimAI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온(add-on)을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 풍부하게 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다. 이외에도 앤시스 2024 R1은 통합과 사용자 경험 효율성에 중점을 둔 추가 개선 사항을 제공한다. 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서는 메모리를 효율적인 사용하고 빠른 해석 시간 및 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공한다. 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하면 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축할 수 있다. 어플리케이션별 멀티피직스가 개선되어, 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선한다. 그리고, 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS (Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트라액터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화되었다. 또한, 앤시스 메티니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차, 전동 수직 이착륙기(eVTOL), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제”라면서, “앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2024-02-20
진동∙소음 해석 소프트웨어, VA One
진동∙소음 해석 소프트웨어, VA One   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : ESI, www.esi-group.com ■ 자료 제공 : 한국이에스아이, 02-3660-4500, www.esi-group.com ESI의 구조음향 소프트웨어인 VA One은 규제, 제품 개선 요구 및 제한된 개발 일정으로부터 예상치 못한 소음·진동 문제에 대응하기 위해, 일정 지연이나 고비용의 시험기반 방법에 의존하지 않고 설계단계에서부터 소음·진동을 고려할 수 있다. VA One은 개발 과정에 앞서 예상되는 소음·진동 문제를 진단할 수 있는 모든 기능을 가지고 있다. 더 상세한 모델링이나 시험 기반의 개발을 필요로 하는 영역에서 예상되는 문제를 규명하여 위험을 관리함으로써, 제품의 경쟁력을 향상시킬 수 있다. 1. 제품의 주요 기능 및 특징 (1) 전 주파수 대역의 소음해석 기법 탑재 저주파수 대역을 위한 FEM, BEM, 고주파수 대역을 위한 SEA, Ray Method 및 중주파수 대역을 위한 FEM-SEA 연성 등의 다양한 해석 기법이 탑재되어 있다. (2) 다양한 연성과 유연한 소음해석 기법 주파수 대역, 모델링 편의성, 해석 시간 등을 고려하면서 FEM-BEM, FEM-SEA, BEM-SEA 등의 다양한 연성 기법 적용을 통한 유연한 모델링이 가능하다. (3) 흡차음재 모델링 소음 개선을 위해 사용되는 다층 흡차음재의 FEM, TMM 기법의 Biot 모델링을 통해 해석 모델에 용이하게 부여(기공성 흡음재의 물성치를 규명하기 위한 별도의 소프트웨어인 Foam-X와 연계 가능)할 수 있다. (4) 소음-진동 전달흐름 분석 수음점으로부터 음원까지의 소음-진동 에너지 흐름(SEA 모델링)을 분석하여 관심 주파수에 따른 용이한 소음 개선 대책이 가능하다. (5) 공력 구조음향 연성 해석 난류 등 유동으로 인한 발생한 소음원을 CFD 해석 결과의 변동표면압력으로부터 규명하고, 구조물과의 연성 해석을 통해 전달 소음 예측이 가능하다. (6) 접촉소음(래틀) 해석 부품 간의 상대 진동에 의한 발생한 접촉소음을 공차 분석, 접촉 빈도, 접촉력 해석, 방사소음 및 라우드니스 해석 등의 체계적인 모델링 과정이 제공된다. (7) 맞춤식 기능 개발 내재된 Script 작성 언어인 QuickScript나 외부의 Matlab 또는 Python 프로그램으로 VA One의 모든 기능을 사용할 수 있고, 이로부터 사용자 환경에 맞는 맞춤식 기능 개발이 가능하다. (8) 실내소음 및 외부 방사소음 해석 자동차, 철도차량, 건설기계, 선박, 항공기, 발사체 등의 복잡하고 큰 대상체의 실내소음 및 외부 방사소음을 다양한 해석 기법을 적용하여 해석할 수 있다. 주파수 대역에 따라 FEM, BEM, SEA, FEM-BEM 연성, FEM-SEA 연성 등을 유연하게 적용하여 소음을 효과적으로 예측할 수 있다. 특히, 고주파수 대역에서의 SEA 해석은 산업계 표준으로 사용되고 있다. (9) 부품의 음향성능 해석 주파수 대역에 따른 다양한 모델링을 통하여 부품의 투과손실, 방사효율 등의 음향성능을 효과적으로 해석할 수 있어, 반복 시험으로 인한 비용과 시간을 최소화하여 부품 개선에 큰 도움을 준다. (10) 흡차음재 최적화 다층 흡차음재 모델링을 통해 흡차음재에 의한 소음 개선 효과를 해석할 수 있으며, 최적화 기법을 통해 흡차음재의 개선 및 선정에 효과적으로 사용될 수 있다. (11) 동적 응력 해석 랜덤 진동을 받고 있는 구조물의 동적 응력 해석을 통해 피로 예측을 위한 입력 데이터를 제공해 준다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 
작성일 : 2024-02-12