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  

PLM 업계 인터뷰 PLM의 역사와 발전을 위한 제언   서효원 KAIST 산업및시스템 공학과 명예교수/초빙교수 서효원 교수는 CAM/CAM, PLM 분야에 30여 년 몸담아 오고 있다. 한국CDE학회(구, 한국CAD/CAM학회) 창립에 참여하여, 현재는 고문으로 있으며, KAIST PLM Academy(KPA)를 설립 및 운영해 왔다. 현재는 힌국 산업지능화협회 PLM기술위원회와 디지털트윈 기술위원회 위원장을 맡고 있다. 최근 연구분야로는 PLM, EngNLP, Digital Twin 등의 연구 및 프로젝트를 진행하고 있다.   - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 국내 PDM/PLM의 역사는 삼성전자가 첫 PDM 프로젝트를 시작한 1995년이 원년이 아닐까 싶다.(PDM/PLM 커뮤니티)  1995년 전후로 PDM연구회가 운영되었고, 한국CAD/CAM학회가 창립되면서 PDM/PLM에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 2005년 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’가 처음으로 개최되면서 PLM에 대한 이슈 및 성공사례, 구축 사항 등에 관한 실질적인 정보를 제공, 해마다 좋은 반응을 이끌어내고 있다. 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 PLM의 국내 기업에 보급도 활발해졌다. 초기에는 데이터 관리 중심 PDM의 이름으로 발전 하였고, CPC(PTC)의 개념, PLM(IBM)의 개념으로 발달하였다. 이때 국내에 BPR (Business Process Reengineering : 비즈니스 프로세스 혁신) 개념이 활발해지면서 제조 기업에 BPR/PLM이 하나의 쌍을 이루어 프로젝트가 진행되었다. 이러한 PLM은 2000년부터 2015년까지 대기업을 중심으로 본격적으로 도입되면서 국내 PLM의 최고의 성숙기를 맞이하였다. 2000년 국산 PDM 솔루션으로 DynaPDM이 개발되는 등 이후에는 중소기업에도 PLM 도입이 활발해지기 시작했으며 중소형 PLM은 국내 PLM이 어느 정도 역할을 하기 시작했다.  디지털 트윈(Digital Twin)은 2002년 미국 마이클 그리브스 박사가 제품생애주기관리(PLM)의 이상적 모델로 설명하면서 등장하였다. 이 개념에 대해 NASA의 존 비커스 박사가 디지털 트윈으로 명명하고, 2010년 NASA가 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 반영하면서 우주 산업에서 쓰여 온 것으로 알려지고 있다. 이러한 디지털 트윈의 개념이 보급되고 최근 디지털 트윈의 중요성이 산업현장에서 부각되면서 PLM의 역할이 중요해지고 있다.   - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미 있는 일이나 에피소드가 있다면. 제품개발/PLM 관련 일들중 과목개발, 학생 배출, 논문(국내외, SCI 등), ASME Conf Best Paper Award (Product Ontology Framework), IEEE Best Paper Honorable Mention (Estimation of Product Cyclic Process) 등이 있었지만 가장 의미 있는 일은 KAIST PLM Academy (KAIST PLM 전문가과정/KPA) 설립하여 PLM 기업 전문가 250 여분을 배출했다는 것이 가장 의미 있는 일이었다고 생각한다. KPA를 통해 전문가 배출뿐만 아니라, 강의에 참여한 분들도 기업 전문가 분들이 대부분이셨기 때문에 PLM 산업 현장에서 마주 할 때 사전에 교감을 갖고 있어 일을 협력적으로 진행하게 되는 경우가 종종 있다는 말을 전해 들을 때 PLM 분야에 조금은 공헌한 것으로 보람을 느낀다.   - 최근 PLM 트렌드와 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가? 최근에 GPT 및 디지털트윈이 큰 화두로 떠 오르고 있다. 디지털 트윈은 그동안 공장자동화, 컴퓨터통합생산, 인더스트리 4.0, CPS 시스템 등의 연장선 상에서 발전되고 있으며, 향후 물리-디지털 트윈간 양방향 커뮤니케이션에 기반한 보다 왼성된 디지털 트윈으로 발전하여 정확한 시뮬레이션 및 예측, 그에 따른 물리 트윈 운영 오페레이션 또는 가이드가 이루질 수 있다.  GPT는 인공지능에 의한 자연어 처리를 대중적으로 활용할 수 있는 수준으로 발전하였다. 이러한 GPT 기술은 제조기업 또는 엔지니어링 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이다. 제품설계, 생산, 유지보수 및 고객서비스 등 모든 분야에서 엔지니어링 정보를 생성, 활용하고 있는데 GPT 가 훌륭한 협업자가 될 것이며, 나아가 단계적으로 전문가 작업을 대체해 나길 수도 있을 것이다. 제조 기업에 GPT가 효과적으로 활용되기 위해서는 ‘생성형’이 갖고 있는 이슈가 극복되어져야 할 것이다. GPT 기술은 PLM 기술의 혁신적 발전을 가져올 것이며, GPT-enabled PLM은 디지털 스레드 기술을 기반으로 하여 디지털트윈 발전의 핵심적인 역할을 할 것이다.   - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 국내 PLM/DX 분야의 발전을 위해서 몇 가지 제언을 드립니다. PLM/DX 분야에서 활동하셨던 분들이 축적한 노하우를 디지털화 시켜 다음 세대에 물려줄 수 있어야 할 것이다. 이 안에는 '문제점(비식별화된)''도 포함되어야 할 것이다. 또한 국내 기업의 제품개발의 특성과 해외 솔루션의 GAP의 모니터링을 통해 국내 기업의 니즈가 솔루션을 리딩할 수 있도록 해야 할 것이다. 마지막으로 인공지능, GPT와 같은 기술을 빠르게 PLM/DX와 접목시켜야 하고, 이를 위해 Cross-Over 협력체계를 갖추는 것이 필요할 것이다.      

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

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   제품 개발을 시작하기 전에 제품 개발 이니셔티브(Product Development Initiative : PDI)가 중요하다.  이니셔티브(initiative)는 상황에 따라 ‘시작하는 의지나 능력’, ‘자발성’, ‘선도력’ 등으로도 표현될 수 있다. 하지만 가장 널리 인정받고 사용되는 번역은 ‘주도성’이라고 할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브(Digital Engineering Initiative : DEI)는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 하기 위한 주도적 전략이라고 할 수 있다. 이 전략의 산출물은 다섯 개라고 할 수 있다. 그것은 제품의 본질에 대한 엔티티(entity), 제품의 물리적 실체, 제품의 디지털 트윈, 제품의 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 CAX와 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보이다.    그림 1. 가장 복잡한 이중 무한루프 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 다섯 가지 산출물   디지털 기술을 이용하여 앞에서 소개한 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다.  이전의 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 <그림 2>와 같은 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   그림 2. 정보화 시대의 순환형 제품 개발 이니셔티브   정보화 시대에는 제품 개발에 필요한 많은 정보 기술 도구가 소개되었다. 특히 CAX와 PDM/PLM의 도입은 제품 개발 환경을 혁신적으로 변화시켰다. 그 이후에는 디지털 목업(digital mockup)과 가상 제품 개발(VPD) 환경으로 발전했으며, 이제는 디지털 트윈이나 제품의 가상화 방향으로 발전하고 있다. <그림 3>은 디지털 전환에서 무한 루프형의 제품 개발 이니셔티브를 보여주며, <그림 1>은 보다 복잡한 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브를 나타낸다. 그러나 모두 제품에 디지털 트윈을 도입하는 것도 아니며, 모든 제품에 소프트웨어 정의처럼 제품의 가상화를 적용하는 것은 아니지만, 일반적은 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브는 적용될 것으로 보인다.   그림 3. 디지털 전환 시대의 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   보다 복잡한 형태의 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 주로 방위 및 항공우주 분야에서 볼 수 있는 접근법으로, 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 기술과 프로세스를 적극적으로 통합하고자 하는 전략이다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 주요 구성 요소는 다음과 같다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 MBSE(Model Based Systems Engineering)는 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다.   디지털 트윈 및 디지털 목업 디지털 트윈(digital twin)과 디지털 목업(digital mockup)은 실제 제품의 가상 모델링(virtual modeling)을 만들어 설계(design), 시뮬레이션(simulation), 테스트(test) 및 운영(operation)을 지원한다. 이러한 디지털 대응물은 제품의 성능을 예측하고, 문제를 조기에 발견하여 해결하는 데에 유용하다.   통합 데이터 환경 IDE(Integrated Data Environment)는 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고, 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다.   가상 및 증강현실 VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다.   자동화 및 AI 기술의 통합 자동화(automation) 도구와 인공지능(AI) 알고리즘은 반복적인 작업을 최적화하고, 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데 기여할 것으로 예상된다.    소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 협의로는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로부터, 하드웨어에서 소프트웨어를 분리하여 이들을 표준화된 기능으로 연동하여 추상화를 하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다고 할 수 있다.    그림 4. 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   가상화(virtualization)는 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하는 기술을 한다. 이러한 기술은 하나의 물리적 하드웨어 리소스 위에서 여러 운영 체제나 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 해주며, IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이것은 모든 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스 등에 모두 적용할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브는 이러한 기술을 통합하여, 전체 제품 수명주기 동안 지속적인 품질 향상과 비용 절감을 달성하려고 한다. 이러한 접근 방식은 특히 기술적으로 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 이제 우리는 이러한 새로운 디지털 기술과 통합된 인공지능의 세상에서 제품을 개발하고 제품을 사용하는, 새로운 차원의 전환 시대에 진입하고 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.

  17　THEME. 제조기업이 말하는 스마트 혁신 전략과 추진 과정   제조 혁신의 미래 : 포스코의 디지털 트윈 추진 사례 설계부터 운영까지 : LG의 스마트 공장 구축 여정과 사례 생산성을 넘어서는 가치 추구 : 현대차/기아의 스마트 공장 추진 현황   INFOWORLD    New Products 29　비주얼 콘텐츠 제작의 퍼포먼스 · 품질 · 생산성 향상　언리얼 엔진 5.4 34　건축 설계-시공 워크플로 개선 및 건설 생산성 강화　올플랜 2024-1 서비스 릴리스 36　하드웨어 기반 반도체 개발 검증 솔루션　벨로체 CS 45　이달의 신제품   Case Study 38　발레오, SXSW에서 차량 내 XR 레이싱 게임 공개　자율주행 시대의 새로운 사용자 경험을 제시하다   Focus 40　폼랩, “제조산업에서 3D 프린팅의 가능성 넓힌다” 42　AWS, 산업 혁신 지원하는 포괄적 클라우드/AI 기술 소개   Column 48　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 AI 전환 시대의 디지털 엔지니어링 이니셔티브 51　책에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　컨셉맵으로 미래 그리기   On Air 56　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI LLM과 스테이블 디퓨전 최신 기술 및 활용 동향 57　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　다양한 산업군에서의 HPC on AWS 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI 시대의 BIM 기술과 스마트 건설 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래를 선도하는 혁신 제조 기술의 활용 가능성 61　News 66　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLaVA 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 만들기 72　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (6) / 최영석　캐디안 2024 SE의 새로운 기능 소개 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (2) / 천벼리　아레스 AI 어시스트 112　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (3) / 이소연　사용성을 강화하는 QPro 및 LANDY 연동   Reverse Engineering 83　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (6) / 유우식　고서 자형 데이터베이스   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1) / 김성철　크레오 11.0에서 향상된 주요 기능 소개 100　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　자동차 산업에서 3D익스피리언스 카티아의 활용법   Analysis 80　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10) / 나인플러스IT　전기/기계 엔지니어의 역량을 강화하는 통합 AI 열 해석 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김은자　앤시스 플루언트 GPU 솔버의 소개와 활용 108　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (3) / 씨투이에스코리아　복합재 성형-구조 연계 해석을 위한 시뮤드레이프       캐드앤그래픽스 2024년 6월호 목차 from 캐드앤그래픽스

  INFOWORLD   Focus 17　디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스, 디지털 기술 기반의 제조산업 혁신 및 성장 전략 소개 22　빌드스마트포럼 2024, Al와 메타버스의 시너지로 변화하는 AEC 탐구 24　마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시 26　로크웰 오토메이션, AI·클라우드 접목한 디지털 제조 기술 소개 28　한국산업지능화협회, ‘2024 스마트공장엑스포와 산업지능화 콘퍼런스’ 개최 51　오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표 54　델 테크놀로지스, AI 시대 겨냥한 기업용 PC 제품군 소개 56　레노버, “더 많은 CPU 코어로 워크스테이션 성능 높인다”   People&Company 30　한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장　더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진 33　데이터킷 필리프 블라슈 CEO　CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   Case Study 36　책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련　유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델 New Products 40　리브랜딩과 함께 건축 설계의 생산성 강화　캐드마스터 2025 44　AI로 생산성 높이는 기업용 PC 프로세서　라이젠 프로 8040/8000 시리즈 46　AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU　RTX A400/A1000 48　콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화　언리얼 엔진 5.4 프리뷰 58　이달의 신제품   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어 64　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　기업 성장 맵 – 엔비디아 편   On Air 73　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　배터리 산업 동향과 배터리 최적화를 위한 설계/시뮬레이션 기술 60　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 74　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용 82　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2) / 이소연　포인트 클라우드 기능 85　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5) / 최영석　캐디안 2024의 스크립트 기능 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 새로운 기능   Reverse Engineering 94　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5) / 유우식　고지도 데이터베이스   Analysis 103　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2) / 씨투이에스코리아　시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개 106　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 노은솔　PyMAPDL의 기초부터 활용까지 110　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1) / 안치우　1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라 120　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9) / 나인플러스IT　미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션   Mechanical 114　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12) / 김주현　사용자 정의 피처의 생성 및 활용   캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

              SW 소식 >             BARAM v24.1.0 공개 >             BARAM v24.1.0이 공개되었습니다. BARAM v24.1.0에는 밀도 기반 압축성 솔버와 Batch Process 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. (링크)를 누르시면 BARAM v24.1.0 안내 페이지로 이동합니다.  이외에도 baramFlow tutorials 6개, baramMesh tutorials 1개가 추가되었습니다. (링크)에서 확인해주세요.             baramFlow New Features 밀도 기반 압축성 솔버 및 Far-field Riemann 경계 조건 추가 (TSLAeroFoam) User Parameters 기능 추가 Batch Process 기능 추가 User Parameters를 조합하여 순서대로 계산 실행 가능 격자 정보 확인 기능 추가 (격자 갯수, 해석 영역 크기, 최대/최소 격자 체적) baramFlow Improvement Realizable k-ε 모델의 벽함수 개선 정상 상태 계산을 비정상 상태 계산의 초기값으로 사용하는 기능 추가 cell zone source term에 단위 표시 계산 종료 시, 종료 팝업 창 띄우는 기능 추가 특정 경계면은 이름에 따라 경계 조건 자동 부여 다상 유동의 정상 상태 계산 시 maximum Courant number 설정 가능             baramMesh New Features snap 단계에서 Implicit Feature Snapping 지원 baramMesh Improvement 형상 이름의 공백에 _ (underscore) 자동 추가 Region 단계에서 고체 영역만 설정하도록 기능 개선                                     BARAM ARM 64 버전 Azure Marketplace 공개 >              Azure Marketplace에서 사용할 수 있는 BARAM CFD Package가 공개되었습니다. 이제 고사양의 HPC (High Performance Computing) 없이도 BARAM을 이용하여 복잡한 CFD 계산을 돌릴 수 있습니다.  Azure Marketplace에서 NEXTFOAM BARAM을 검색하시거나 (링크)를 클릭하시면 Azure Marketplace에 등록되어 있는 BARAM CFD Package를 사용하실 수 있습니다.                         교육 소식 >             4월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >             CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 일정을 안내드립니다. HPC 환경에서 OpenFOAM 수행 방법 및 병렬 AI 학습 방법 / HPC 구축 실습을 통해 HPC의 개념 이해 / 최적 성능을 도출할 수 있는 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안을 목표로 교육이 진행됩니다. 일정 : 4월 24일 ~ 4월 25일 (링크)를 클릭하시면 4월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         일반 소식 >             2024년 AI CFD 춘계 워크샵              지난 2월 29일 서강대학교 AS관 509호에서 AI CFD 워크샵이 있었습니다. GIST 최성임 교수님, 인하대학교 고승찬 교수님, KAIST 이승철 교수님을 비롯하여 AI CFD를 주제로 연구하시는 분들과 모임을 가지는 뜻 깊은 시간이었습니다.  이 자리에서 PINN (Physics-Informed Neural Network)를 비롯하여 FNO, DeepONet 등 Neural Network를 CFD에 적용한 연구 및 활용 성과에 대해 의견을 나누었습니다.  저희 회사에서도 이보성 박사님께서 NEXTFOAM 연구 성과 및 근황을 주제로 발표를 진행해주셨습니다.                         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