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

      [신제품] Form 4 소개: Formlabs SLA 3D 프린터, 4배 빨라지다     2024년 4월 25일(목) 오후 2시     Formlabs의 차세대 SLA 3D 프린터, Form 4를 소개 드립니다. Form 4는 속도, 정확도, 안정성, 소재 선택의 다양성 면에서 업계의 표준을 재정의한 제품입니다. Form 4의 전례 없던 속도는 프린트 대부분을 2시간 미만으로 완성할 수 있으며 속도가 빠르지만 치수 정확도나 표면 마감에는 저하가 없습니다. 또한, 사용 편의성이 우수하여 제품 도입 즉시 참신한 아이디어를 하루에도 여러 번 시험해 볼 수도 있고 단 몇 시간 만에 대기열에 줄 서 있는 작업을 모두 해치울 수도 있습니다. 다음 발표 내용을 기대해주세요: Formlabs Form 4 에코시스템 개요 Form 3+ 대비 개선 사항 안내 Form 4의 저력을 뒷받침하는 기술 설명 Form 4 전용 신규 레진 소개     웨비나 등록 →     당일에 라이브로 참여가 어려우신가요? 사전 등록해주시는 분들께는 웨비나가 마친 후 "다시 보기" 링크를 드리오니 지금 등록을 해주세요!         Copyright © {{my.Current Year}} Formlabs. Inc.  |  35 Medford St. Somerville, MA 02143  |  www.formlabs.com View this email in your browser this email in your browser  

폼랩이 자사의 4세대 데스크톱 레진 3D 프린터인 폼 4(Form 4)와 폼 4B(Form 4B)를 출시했다. 폼 4와 폼 4B는 기존 폼 3보다 최대 5배 빠른 속도로 평균 부품 제작을 2시간 내외로 줄여 제품 디자이너 및 엔지니어, 제조업체, 헬스케어 분야의 생산성 향상과 시장 출시 기간 단축을 지원한다. 폼 4와 폼 4B는 폼랩의 새로운 저강도 디스플레이(Low Force Display : LFD) 프린터 엔진과 향상된 재료 라이브러리, 새로운 자동 후처리 시스템 및 직관적인 사용자 경험 등이 특징이다. 소재에 따라 폼 3+보다 최소 2배에서 최대 5배 빠른 속도로 제품을 인쇄해 시제품 반복 제작 또는 mSLA(광조형) 기술을 사용한 일괄 생산이 가능하다. 시간당 수직 프린트 속도는 최대 100mm로 대부분의 제품은 2시간 이내, 소형 부품은 몇 분 이내에 제작할 수 있다. 또한 레이저 및 검류계 기술에서 출발해 초고출력 백라이트(16 mw/㎠), 독자적인 이형 텍스처, LPU 4(Light Processing Unit 4), 이중 레이어의 유연한 필름 레진 탱크를 탑재했다.     신뢰성과 경제성도 갖추었다. 오래 지속되는 재료 탱크(7만 5000 레이어 이상)와 광 처리 장치(100만 레이어 이상), 40% 낮은 레진 가격, 30% 더 큰 프린트 볼륨, 3.5배 더 높은 처리량으로 부품당 비용을 최대 40% 절약할 수 있으며, 정밀 가열, 힘 감지 및 이물질 감지 기능이 있어 높은 수준의 프린트 성공률을 제공한다는 것이 폼랩의 설명이다. 50미크론 픽셀, 높은 기준 조명, 고급 픽셀 스무딩, 가벼운 터치 지원이 가능해 다양한 상황에서 정확하게 맞는 부품 생산이 가능하며, 자동 레진 처리, 즉각적인 재료 변경, 자동 후처리 및 퀵 릴리스(신속 분리) 기술이 탑재된 빌드 플랫폼을 통해 누구나 15분이면 3D 프린트 방법을 손쉽게 습득할 수 있다. 이에 더해 폼랩은 재료 라이브러리에 폼 4 에코시스템을 활용해 폼 3보다 2~5배 더 빠르게 프린트할 수 있는 새롭게 재구성된 4가지 범용 레진, 고속 프로토타입 및 교정용 모델 제작을 위한 고속 모델 레진, 정확한 치과용 모델이 제작 가능한 정밀 모델 등 6가지 새로운 레진을 추가했다. 폼 4는 폼랩의 재료 라이브러리에서 17개 이상의 다른 성능 재료를 사용할 수 있도록 검증이 완료되었으며, 새로운 재료가 정기적으로 추가될 예정이다. 폼 4B는 15개의 추가 생체 적합성 재료와 호환되어 치과 및 의료 산업의 혁신을 지원한다. 마이크로소프트의 마크 혼슈케(Mark Honschke) 적층 가공 프로토타이핑 책임자는 “마이크로소프트의 모든 하드웨어 카테고리를 지원하는 폼랩이 출시한 폼 4는 엔지니어링 등급의 재료가 필요한 프로젝트에 있어서 빠른 프린트 시간으로 고성능 부품을 제작하는 것은 물론, 24시간 내 여러 번의 반복 제작이 가능해졌다”고 말했다. 포드 자동차의 브루노 알베스(Bruno Alves) AM/IM 개발 엔지니어는 “폼 4의 속도와 다양한 소재 덕분에 매일 여러 개의 프로토타입과 제조 보조 부품을 제작할 수 있게 됐다”면서, “폼 4는 부품 설계 및 생산 방식을 바꾸어 제품 개발의 효율성을 높이는 데 도움을 주고 있다”고 말했다. 폼랩의 맥스 로보브스키(Max Lobovsky) CEO는 “13만 대 이상의 프린터와 3억 개 이상의 부품을 제작하며 얻은 강점과 통찰력을 바탕으로 출시한 SLA 프린터 폼 4는 폼랩과 고객뿐 아니라 3D 프린팅 업계 전체에 큰 도약이 될 것”이라면서, “폼 4의 안정성과 새로운 차원의 속도는 모든 산업에서 우리의 고객이 신제품을 제작하고 개발하는 방식을 변화시킬 것”이라고 전했다.

엑스리얼은 4월 1일부터 30일까지 현대백화점 중동점 유플렉스 1층에 팝업스토어를 열고 AR 글래스 제품을 전시·판매한다고 밝혔다.  이번 팝업스토어에서는 올해 초 발표한 엑스리얼 에어2 울트라(XREAL Air 2 Ultra)를 비롯하여 주력 제품인 엑스리얼 에어2 프로, 에어2 등을 볼 수 있다. 또한, AR 글래스 체험존을 운영해 휴대폰, 노트북, 게임기 등을 AR 글래스와 연동하여 차원이 다른 몰입감을 경험할 수 있는 새로운 공간 경험을 제공한다.     엑스리얼의 ‘에어 2 울트라’는 개발자들이 사용하기에 적합한 AR 글래스로, SLAM 카메라 및 정밀한 6DoF 센서로 본격적인 AR 기능을 제공한다. 프리미엄 티타늄 소재를 사용해 내구성을 갖추면서도 약 80g의 무게를 제공며, 얼굴형과 코 높이에 맞게 적용할 수 있는 3개의 코받침 및 3단 레이크 조절 시스템을 통해 인체공학적으로 최적의 무게 배분을 구현했다. 사용자들은 최대 120Hz의 주사율과 500 니트의 밝기로 어떠한 조명 상태에서도 선명하고 생동감 있는 이미지를 확인할 수 있으며, 4미터 거리에서 154인치의 가상 2D 화면 캐스팅을 사용할 수 있다. 또한 영화관 수준의 시네마틱 지향성 오디오 기술을 통해 소리의 분산을 줄이고 누음 현상을 방지하여 사용자의 프라이버시를 보장한다. ‘엑스리얼 허브’는 다양한 스마트 기기와 연결 가능한 AR 제품이다. 엑스리얼 에어, 엑스리얼 에어2, 엑스리얼 에어2 프로, 엑스리얼 에어2 울트라와 호환 가능하며, 닌텐도사의 게임기, 스팀 덱, ROG Ally, 아이폰15 시리즈, 갤럭시 S22/S23과 호환된다. USB C 타입 포트로 일반 충전과 PD충전을 지원하며, PD 충전시 최대 45W(15V3A Max) 출력이 가능하다. ‘에어 2 울트라’와 곧 출시될 엑스리얼 허브는 예약구매가 가능하다.  팝업스토어 운영 기간 동안 현장에서 AR 글래스 제품을 구매하면 여행용 미니 캐리어를 50개 한정으로 증정하며, 4월 1일부터 14일까지 제품 구매시 5만원 추가 할인 혜택을 제공한다.(구성품/엑스리얼 빔/엑스리얼 허브 제외) 이에 더해 AR 글래스 제품 구매시 2만 5000원을 추가하면 엑스리얼 허브(판매가 5만 5000원) 추가 구매 가능하며, 제품은 구매 후 5월 순차적으로 택배 발송된다. 팝업스토어를 방문해 SNS 팔로우 및 관련 게시글을 업로드하면 엑스리얼 텀블러, 키링, 그립톡 등 선물을 증정한다.

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.

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.

에이수스(ASUS)가 CES 2024에서 지속가능성과 AI 기능을 비롯한 최신 기술력이 적용된 노트북 신제품을 선보이는 한편, 게이밍 노트북 신제품 3종을 국내에 출시한다고 밝혔다. CES 2024에서 공개된 일부 신제품에는 AI 연산에 특화된 NPU를 내장한 인텔 코어 울트라 프로세스가 탑재돼 저전력으로 AI 워크로드를 가속화하고 클라우드 기반의 AI 프로그램 실행할 뿐만 아니라, 사용자에게 더욱 신속한 콘텐츠 생성, 단순화된 데이터 분석, 간소화된 멀티태스킹, 강화된 보안 등의 성능을 제공한다. 또한 에이수스는 “넷제로 달성을 목표로 탄소배출량을 저감하는 ESG 경영을 실천하고 있으며, 제조 및 포장에 재활용 소재를 도입하는 등 다양한 친환경 행보를 이어가고 있다”고 전했다.   ▲ 에이수스 젠북 듀오   컨슈머 노트북인 젠북 듀오는 인텔 코어 울트라 9 프로세서를 탑재한 AI 기반 14인치 듀얼 스크린 OLED 노트북이다. 두 개의 14인치 3K 120Hz ASUS 루미나(Lumina) OLED 터치스크린을 탑재했으며, 두 디스플레이 사이에는 180도 펼쳐지는 레이플랫 힌지가 적용돼 최대 19.8인치의 넓은 화면으로 사용할 수 있다. 탈부착형 키보드와 내장 킥 스탠드로 상황에 따라 수직 또는 수평 모든 방향으로 활용 가능하며, 노트북 모드, 듀얼 스크린 모드, 데스크탑 모드 등 다양한 사용 모드를 지원한다. 젠북 14 OLED는 1.2Kg의 무게와 14.9mm의 두께로 이동성을 높인 고성능 프리미엄 노트북이다. 국내에는 인텔 코어 울트라 7 및 울트라 5 프로세서와 인텔 Arc 그래픽카드를 탑재한 모델로 출시됐으며, 신속하면서도 전력 대비 효율적인 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 비보북 프로 15 OLED는 최대 인텔 코어 울트라 9 프로세서와 지포스 RTX 4060 그래픽카드를 장착해 창작 작업을 비롯한 게이밍, 멀티태스킹 등의 작업에서 높은 성능을 제공한다. 여기에 사용자 편의성을 높이는 ASUS 다이얼 패드, AiSense 카메라, AI 노이즈 캔슬링 기능을 지원하며, 와이파이 6E와 썬더볼트 4, USB-C, 타입-A 등 다양한 포트를 제공해 연결성을 높였다. 비보북 S 시리즈(비보북 S16, S15, S14)는 인텔 코어 울트라 또는 AMD 라이젠 8040 시리즈 프로세서를 탑재한 버전으로 출시되며, 세련된 디자인에 가벼운 무게로 휴대성을 높였다. 디스플레이로는 고품질의 ASUS 루미나 OLED를 장착해 최대 3.2K 해상도 및 120Hz 주사율을 지원하며, 100% DCI-P3의 색 재현율과 함께 HDR 트루 블랙 600 인증으로 생동감 넘치는 비주얼을 구현한다.   ▲ 에이수스 엑스퍼트북 B5   커머셜 노트북인 엑스퍼트북 B5는 이동성과 고성능을 갖춰 하이브리드 업무 환경에 최적화된 AI 비즈니스 노트북으로, 14인치 형과 16인치 형으로 출시된다. AI 기반의 강화된 보안 및 비즈니스 기능을 제공하는 인텔 코어 울트라 7 프로세서를 탑재했으며, 마그네슘-알루미늄 합금 소재의 본체는 미국 국방성 군사 규격인 밀스펙(MIL-STD-810H)을 충족한다. 엑스퍼트북 CX54 크롬북 플러스는 크롬북 플러스 노트북 중 최초로 인텔 코어 울트라 프로세서를 지원하며, 지속가능성을 고려한 친환경적인 디자인이 적용돼 제품의 30%를 재생 원료인 PIR 소재로 제작했다. 1.3kg의 가벼운 무게와 지문 센서, 구글이 개발한 타이탄 C 보안칩 등 강력한 보안성을 갖춰 이동이 잦은 업무 환경에 적합하다. 한편, 이번에 국내 출시된 게이밍 노트북 3종은 CES 2024에서 선보인 ▲ROG 스트릭스 스카 18 ▲ROG 스트릭스 G18 ▲ROG 스트릭스 G16이다. ROG의 플래그십 라인업인 스트릭스 시리즈는 고품질의 하드웨어에 ROG 인텔리전트 쿨링 설계가 적용된 것이 특징이며, AI 프로그램 구동에 특화된 24코어 32스레드의 인텔 최신 i9-14900HX 프로세서와 DLSS 3.0 및 지포스 RTX 4080/90 GPU를 탑재해 게이밍 퍼포먼스를 강화했다.   ▲ ROG 스트릭스 스카 18   ROG 스트릭스 스카 18은 고사양 스펙을 요구하는 AAA 게임을 즐기는 게이머를 대상으로 하는 ROG 스트릭스의 최상위 라인업 노트북이다. 18인치의 ROG 네뷸라 HDR 미니 LED 디스플레이에는 2000개가 넘는 디밍존이 적용돼 세밀하고 정교한 명암 표현력을 갖췄으며, 240Hz의 고주사율, 3ms의 빠른 응답속도를 지원해 부드럽고 섬세한 플레이를 즐길 수 있다. 여기에 인텔 코어 i9 프로세서 14900HX 및 최대 지포스 RTX 4090 노트북 GPU를 탑재해 어떤 고사양의 게임도 원활히 실행하며, 스트리밍과 창작 작업도 딜레이 없이 멀티태스킹 할 수 있다. 가격은 사양에 따라 400만 원 중반대부터 시작한다. ROG 스트릭스 G18/G16은 인텔 코어 i9 프로세서 14900HX와 지포스 RTX 4080 노트북 GPU를 지원해 AAA 급 게임부터 FPS 게임까지 제약 없는 게이밍 퍼포먼스를 발휘한다. MUX 스위치를 통해 그래픽카드의 효율을 높일 수 있으며, 재부팅 없이 내장/외장 그래픽카드를 전환해 효율적인 배터리 사용이 가능한 엔비디아 어드밴스드 옵티머스 기술도 적용됐다. 18인치 및 16인치의 ROG 네뷸라 디스플레이는 DCI-P3 100%의 넓은 색 영역과 팬톤 인증의 색 정확도를 제공하며, Adaptive-Sync 기능으로 끊김 현상을 최소화해 게임 몰입도를 높였다. 그리고 돌비 애트모스 기반의 듀얼 스피커가 탑재돼 실감 나는 사운드를 제공한다. 가격은 300만원 중후반대이다. 게이밍 노트북 신제품 3종에는 기본 1년의 보증 기간 내 1회에 한해 소비자 과실로 인한 파손 수리비 전액을 지원하는 ‘에이수스 퍼펙트 워런티 서비스’가 적용되며, 11번가, G마켓, 네이버, 쿠팡, 에이수스 온라인 스토어를 통해 구매 가능하다. 쿠팡과 공식 온라인스토어를 제외한 모든 구매처에서는 ROG 백팩을 사은품으로 증정하며, ASUS 온라인스토어에서는 선착순 30명에게 ROG SLASH 하드케이스 캐리어를 증정하는 이벤트를 진행한다. 또한 11번가, G마켓, 네이버에서는 사진 후기를 작성한 구매자를 대상으로 추첨을 통해 13만 원 상당의 ROG CETRA 무선 이어폰을 제공하는 포토 리뷰 이벤트도 함께 진행된다.

물리 법칙을 학습하는 인공지능으로 시뮬레이션을 개선   최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아짐에 따라 시뮬레이션 분야에서도 딥러닝을 적용하려는 움직임이 크다. 이번 호에서는 시뮬레이션에서 딥러닝을 어떻게 응용하고 있는지 살펴보고, DNN과 PINN 알고리즘을 응용한 두 가지 예시를 소개한다.   ■ 안지수 태성에스엔이 유동 2팀 매니저로 유동해석에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | jsan@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   신경망 기법에 대한 이해 시뮬레이션 분야에 인공지능을 적용하는 다양한 방법 중 하나는 딥러닝을 사용하는 것이다. 딥러닝은 기본적으로 신경망 기법을 기반으로 하며, 초기는 컴퓨팅 장비의 한계로 인해 간단한 구조의 단층 퍼셉트론을 사용하였다. 그러나 최근에는 컴퓨팅 장비 및 병렬 연산 능력의 발전으로 인해 대규모 데이터셋과 고성능 계산을 처리할 수 있는 환경이 조성되면서 생성형 인공지능, 설명 가능한 인공지능, AutoML 모델 등 다양한 알고리즘으로 발전할 수 있었다. 딥러닝의 대표적인 구조를 살펴보면 <그림 1>과 같이 입력층(Input), 은닉층(Function f:), 출력층(Output)으로 나눌 수 있다. 이 구조는 함수와 유사하게 작동하며, 입력층과 출력층에 데이터를 제공하면 은닉층을 스스로 찾아낸다. 은닉층의 구성을 살펴보면 노드와 노드를 잇는 선으로 표현된다. 각 노드에는 신호를 계산하는 활성화 함수가 포함되어 있으며, 이러한 노드들이 여러 층을 형성하여 최종적으로 은닉층을 구성하게 된다. 이 노드들은 서로 데이터를 전달하면서 반복적인 학습을 진행하고, 일정 기준을 달성하면 인공지능 모델이 생성된다. 딥러닝의 장점 중 하나는 입력과 출력에 사용할 원본 데이터 형태가 중요하지 않다는 것이다. 그림, 소리, 문자 등 다양한 형태의 데이터도 학습이 가능하다.   그림 1. 신경망 구조의 예   시뮬레이션 AI 접근 방식 소개 시뮬레이션에서 인공지능을 응용하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 이미 알고 있는 데이터를 기반으로 목표 값을 예측하는 방법이 있고, 두 번째는 데이터 없이 목표 값을 예측하는 방법이 있다. 물론 기술이 발전할수록 이 두 가지 방법은 상호보완적으로 진화하기 때문에 이분법적인 구분은 상대적으로 의미가 줄어든다. 그럼에도 불구하고, 이 두 가지 방법에 대한 이해는 다음 단계로 나아가기 위한 기반을 제공하기 때문에 각각의 방법을 소개한다.  첫 번째로, 데이터 기반 인공지능 예측 모델을 활용한 경우로는 앤시스 옵티스랭(Ansys OptiSLAng)의 Adaptive Metamodel of Optimal Prognosis(AMOP) 기능이 있다. AMOP은 고전적 수치해석 및 통계 기법과 인공지능을 결합하여, 최적화를 위해 더 합리적인 기법을 찾아내는 기능을 제공한다. 이 방법이 데이터 기반인 이유는 원하는 정보를 얻기 위해 일부 데이터를 수집해야 하기 때문이다.(그림 2) 따라서 처음부터 알 수 없는 변수를 찾는 것보다는 차수 축소, 차원 축소, 시스템 최적화 등 ROM(Reduced Order Models)과 같은 목적으로 활용된다.    그림 2. AMOP을 사용하기 위한 전처리 데이터   이와 같이 데이터 기반 인공지능 모델의 경우 어느 정도 시뮬레이션 시장에 나타나고 있다. 그러나, 두 번째 경우인 데이터 없이 예측 값을 출력하는 모델은 수치해석의 정확도를 유지하면서 빠른 결과 도출을 목표로 하기 때문에 아직 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 모델의 대표적인 알고리즘으로 PINN(Physics-Informed Neural Networks) 알고리즘이 있다. 기존 신경망 기법은 입력값과 결과값 사이의 물리적 상관관계를 고려하지 못하는데 반해, PINN은 물리적 상관관계를 바탕으로 결과값을 예측하기 때문에 다른 딥러닝 알고리즘에 비해 더욱 타당한 결과를 예측한다는 장점이 있다. 앤시스에서도 PINN 알고리즘을 응용하여 새로운 솔버를 개발 중에 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.