모델 기반 개발의 이점과 진행 과정에서의 해결 과제   점점 늘어나는 스마트 시스템과 함께 다기능 소프트웨어 모델 기반 설계 개발 프로세스가 가속화되고 있다. 스마트 시스템의 증가와 소프트웨어의 고기능화에 따라 ‘모델 기반 설계(MBD)’의 중요성이 높아지고 있으며, 최근에는 많은 기업에서 모델 기반 설계의 적용이 시작되었다.  이 글에서는 제어 설계를 실시하는데 있어서 실제로 일어날 수 있는 과제를 바탕으로 모델 기반 설계가 어떻게 기능하는지를 설명하고자 한다. 매스웍스(MathWorks) 도구를 사용하면 시스템 수준에서 구성 요소 간의 상호 작용을 이해할 수 있으며, 물리적 특성을 모델링하고 펌프의 안전 한계를 매우 효율적이고 신속하게 결정할 수 있다.    ■ 오재응  한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문    모델 기반 개발의 이점 모델 기반 개발은 수정 루프의 단축이나 정보 전달의 오버 헤드 저감 외에도 이점이 있다. 개선 루프를 빠르게 돌릴 수 있다. 실기를 사용하지 않고 설계 검토를 몇 번이라도 할 수 있다. 공급 업체의 소프트웨어 프로토타입이 필요하지 않다. 정보 전달의 부대 작업이나 해석 실수를 줄일 수 있다. 모델이 설계 정보의 매체가 된다.(제어의 도면화) 빠르고 올바르게 제어 설계가 가능하게 되어 제어 개발에 특화된 툴을 활용할 수 있다. 또한 품질이 안정되어 퀄리티(quality) 게이트의 통과 조건이 정량적으로 된다.  특히 <그림 1>에 나타낸 프로세스를 적용하면 연구·선행개발에서는 개발 시간이 종래의 1/5정도로 단축되며, 적합한 환경에서는 매우 짧은 시간에 구축 가능하다. 재사용성이 높고 다른 프로젝트의 성과를 전개 가능하게 하며, 재현성이 매우 높고 상대평가 지표로 활용이 가능하다. 단, 차량으로서 실제 주행하기에는 아직 많은 과제가 존재한다.    그림 1. MBD 응용 개발에 대한 종래와 현재의 프로세스   제어 설계를 수행하는 과정의 다양한 과제  요구 사양에 관한 과제, 실제 기계에 관한 과제, 실제 기계 테스 트와 관련된 과제, 실제 기계 테스트 실현에 대한 과제, 제어 모델 구현에 대한 과제, 실제 제어기 검증의 과제 등이 있다. 제어 설계의 과제 및 요구 사양에 관한 과제는 요구를 잘 전달하는 것이 어렵고, 기대한 물건과 다른 것이 되어버린다. 요구 사양이 애매하여 타당성이 있을까 알 수 없다. 결국 타당성이 있는 요구 사양을 정확하게 전달하는 것이 과제이다.(그림 2)    그림 2   제어 설계의 과제 및 실제 기계에 관한 과제는 요구되는 실기의 성능이 명확하게 되어 있지 않다. 실기를 적절하게 빠르게 추진하는 것이 과제이며, 변경할 때마다 프로토타입을 만들면 돈이 든다. 따라서 실기를 적절하게 빠르게 준비하는 것이 과제이며, 변경할 때마다 프로토타입을 만들면 돈이 든다. 따라서 실기를 적절하게 빠르게 준비하는 것이 과제이다.(그림 3)   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계    지난 10월 21일, CNG TV는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나는 11월 8일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2024’의 프리뷰 방송으로 마련됐으며 CAE 소프트웨어의 방향성과 향후 전망, 트렌드에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 최경화 국장, 한양대 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무   이번 웨비나는 캐드앤그래픽스 최경화 국장이 사회를 맡고 한양대학교 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무가 발표자로 참여했다.  오재응 명예교수는 ‘가상 제품 개발에 1D CAE 적용하여 제조의 혁신’을 주제로, 가상 제품 개발(VPD)에서 초기 콘셉트 설계를 담당하는 1D CAE를 활용한 MBD(모델 기반 설계)에 대해 소개했다. 오 교수는 “기술 분야에서는 최근 디지털 전환을 겪고 1D CAE 기술을 연구하고 있다”고 말했다.  1D CAE는 초기 설계 단계에서 시스템의 성능을 강화하고 검증할 수 있는 기술로, 복합적인 시스템의 거동을 수학적으로 모델링하여 제품 개발 시간을 단축시킨다는 점이 특징이다. 3D CAE는 제품의 구조적 설계를 주로 담당하지만, 1D CAE는 시간에 관한 시스템의 역동적인 거동을 기반으로 분석한다. 이를 통해 초기 설계 단계에서 성능의 상충 관계를 분석하고, 제품 설계의 자유도를 개선하는데 일조하고 있다. 특히, 우주항공 및 원자력과 같은 고도 기술 산업에서 이미 활용되고 있다.    ▲ 가상 제품 개발에 1D 모델은 이전부터 존재했다    LG전자 김예용 연구위원은 ‘물리 지식 기반 인공지능 활용 예측 모델 생산성 증대 현업 사례’를 주제로, 예측 모델 지향 목표를 비롯해 예측 기법 종류, 데이터 및 물리 법칙의 활용에 따른 공학적 설계 기술 등에 대해 설명했다.  김 연구위원은 엔지니어링 애플리케이션에서 예측 모델링을 강화하기 위한 물리학 기반 신경망(PINN) 구현에 대해 설명했다. 그는 “예측 모델링의 주요 목표는 엔지니어링 시나리오에서 예측 모델의 생산성, 사용성 및 적용성을 개선하는 것이다. 이러한 접근 방식은 예측 기능을 강화하기 위해 물리적 지식과 AI 모델을 통합하는데 중점을 두고 있다”고 이야기했다.  이즈파크 김건형 상무는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 제품 개발 시뮬레이션의 3가지 축, 시뮬레이션 환경과 방법의 지속적인 변화, 가치 창출을 위한 시뮬레이션 환경의 진화 등을 발표했다.  그는 “AI와 고급 시뮬레이션 기술의 통합에 초점을 맞춰 가치 중심 시뮬레이션 환경으로의 진화를 살펴보고 있다. 특히 MODSIM, 즉 모델링+시뮬레이션이란 개념은 통합된 환경 내에서 모델링과 시뮬레이션을 통합하는 것”이라고 말했다. 이러한 접근 방식은 협업을 용이하게 하고, 설계 신뢰성을 개선하고, 프로세스를 가속화하며, 공통 데이터와 공유 플랫폼을 활용하여 비용과 위험을 줄일 수 있다 는 것이 특징이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.   자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.   ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로   자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   People&Company 17　머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장　3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36　트림블 코리아 김동준 상무　설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28　지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30　매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32　미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34　AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39　게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화　유니티 6 프리뷰 48　산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상　트윈모션 2024.1 52　기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD　지더블유캐드 2025 54　HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션　샌디스크 데스크 드라이브 56　이달의 신제품   On Air 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63　현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효　PLM과 챗GPT의 활용 방안   66　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석　캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연　파일 비교 기능 80　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리　3D 비주얼 스타일 86　GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규　GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92　미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준　디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은　우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT　혼합 오더 메시 커브 106　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아　고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현　매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식　필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

매스웍스코리아가 6월 11일 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아(MATLAB EXPO 2024 Korea)’를 개최했다. 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가가 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 올해는 삼성전자, 현대자동차, 퀄리타스반도체, 한국전기연구원(KERI), 포스텍(POSTECH) 등 산업별 기술 전문가가 참석해 매스웍스 제품군을 활용한 기술 성과와 인사이트를 공유했다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 ‘디지털 엔지니어링을 위한 모델 기반 설계(MBD)의 영향력과 방향성’을 주제로 기조연설을 진행했다. 멀퍼 디렉터는 매스웍스의 솔루션이 설계 작업 자동화 및 디지털 시스템 확장을 통해 복잡한 시스템 설계 과정을 효율화해 디지털 엔지니어링에 기여한 바가 크다고 강조했다.   ▲ 매스웍스 아룬 멀퍼 인더스트리 디렉터   엑스포에서는 자동차 개발의 프로세스 효율성을 개선하기 위해 매스웍스의 소프트웨어를 사용한 메르세데스-벤츠의 사례가 소개됐다. 메르세데스-벤츠는 물리적 센서를 가상 센서로 전환하기 위한 워크플로를 구축하여 자동차 개발 시 센서 설치 및 유지보수 비용을 절감하고, 개발 속도를 이전의 수동 개발 공정 대비 6배 향상시켰다. 또한 메르세데스-벤츠는 매스웍스의 엔지니어와 협업해 딥러닝 모델을 자동차 ECU(전자 제어 장치)에 배포할 수 있는 코드로 변환하고 가상 센서 신경망을 구현한 뒤, 매스웍스의 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)와 시뮬링크(Simulink)를 활용해 자동차 센서를 시뮬레이션했다. 이외에도 고객 사례 발표에서는 매스웍스 솔루션을 활용한 모빌리티 분야의 다양한 디지털 엔지니어링 사례가 소개됐다. HL클레무브는 매트랩을 활용한 모델 기반 시스템 엔지니어링을 통해 신뢰성 높은 자율주행 소프트웨어 개발 사례를 소개하고, 현대케피코는 매트랩을 이용하여 모빌리티 제어기용 딥러닝 모델 설계와 학습하는 방법을 발표했다. 멀퍼 디렉터는 “모델 기반 설계의 기반이 되는 매스웍스의 제품과 워크플로는 이미 입증된 높은 안정성과 확장성을 보유한 플랫폼으로 엔지니어가 혁신적인 제품을 신속하게 설계하고 시장에 출시하도록 지원한다”면서, “약 25년간 모델 기반 설계는 시스템 복잡성의 증가, 새로운 기술의 등장과 규제 변화 등 산업의 요구 사항에 대응하며 첨단 엔지니어링 시스템을 개발하는 데 있어 디지털 엔지니어링의 근간이 되어 왔다”고 말했다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 엑스포에서 다양한 산업군의 전문가들이 매트랩과 시뮬링크를 비롯한 매스웍스 솔루션의 도입 성공 사례를 공유하는 자리를 마련하게 되어 기쁘다”면서, “매스웍스는 앞으로도 매트랩 엑스포와 같은 행사를 통해 정보 공유 및 네트워킹 자리를 통해 엔지니어링 분야에 새로운 인사이트를 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.

제품 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1)   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   PTC는 사용자가 작업을 더욱 쉽고 빠르게 완료할 수 있도록 사용자 요구 사항을 반영하여 매년 크레오의 새 릴리스를 출시하고 있다. 지난 4월 출시된 크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 설계 엔지니어가 자주 사용하는 사용성 및 생산성 기능을 포함하여 CAD 모델 관리/조작/이해용 도구를 개선하고 전자화, 복합소재, 모델 기반 정의(MBD), 시뮬레이션 기반 설계, 제조 기능 등 다양한 부분의 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 주요 기능 향상 내용을 알아보자.   생산성 및 유용성 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 작업을 간소화하고 설계를 더 빨리 생성할 수 있도록 다중 보디 설계, 서피싱, 모델 트리 관리 기능이 개선되었다. 판금 설계에서 다중 보디를 지원하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있도록 설계 워크플로가 향상되었다.     다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성 및 시각화할 수 있고 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴, 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 지원한다.     새 보디를 추가하고 유형을 솔리드 혹은 판금으로 선택하여 생성할 수 있고 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션을 사용하여 새 보디를 추가할 수도 있다.     용접 피처에 새 용접 및 조인트 트리가 추가되어 모델의 모든 용접 피처를 모델 트리에서 쉽게 확인 및 편집할 수 있고, 스폿 용접에서 스케치, 투영, 커브 위, 오프셋 등 모든 기준점을 사용하여 스폿 용접을 정의할 수 있도록 개선되어 스폿 용접 생성의 효율성이 향상되었다.     새 영역 선택 기능으로 올가미 선택 및 추적 선택이 추가되어, 부품 및 어셈블리에서 여러 서피스를 더 다양한 방법으로 간편하고 빠르게 선택할 수 있도록 개선되었다.     추가된 선택 기능을 이용하여 모델 서피스에 색상을 지정하거나 3차원 주석에 대한 의미 참조를 더 빠르게 선택하고 정의할 수 있다. 새로운 슈링크랩 옵션을 사용하여 참조된 원본 어셈블리에서 보디를 수집하여 부품에 추가할 수 있다. 모든 솔리드 형상 자동 수집 옵션을 사용하여 솔리드 보디를 결과 형상 유형으로 수집하고, 원본 부품의 모든 보디를 대상 부품에 별개의 객체로 복사하고 유지하거나 병합하여 하나의 솔리드 형상으로 처리할 수 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.