엔비디아가 디지털 트윈으로 실시간 AI를 시뮬레이션해 산업 자동화에 큰 발전을 이룰 수 있다고 소개했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 기조연설에서 개발자가 디지털 트윈(digital twin)을 사용해 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 적용하기 전, 이 전체를 먼저 시뮬레이션 한 후에 개발, 검증하고 개선한다면 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것을 시연을 통해 보여줬다. 실시간(Real-Time) AI는 제조, 공장 물류, 로보틱스 분야의 중대한 작업을 처리하는 데 큰 도움을 주고 있다. 시뮬레이션을 우선으로 실시하는 접근방식은 부피가 큰 제품, 고가의 장비, 협동 로봇 코봇(cobot) 환경, 복잡한 물류 시설을 다루는 산업에서 자동화 기술의 발전을 한 단계 끌어올리고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 메트로폴리스(Metropolis), 아이작(Isaac)과 cuOpt 플랫폼이 서로 상호작용하는 AI 훈련장(gym)에서, 개발자들은 인간과 로봇이 예측 불가능한 복잡한 상황을 탐색할 수 있도록 AI 에이전트(Agent)를 훈련시킬 수 있다. 데모 영상은 오픈USD(OpenUSD) 앱 개발과 연결을 위해 엔비디아 옴니버스 플랫폼으로 만들어진 10만 평방 피트 규모의 창고 디지털 트윈을 보여준다. 이는 수십의 디지털 작업자와 다수의 자율주행로봇(autonomous mobile robot, AMR), 비전 AI 에이전트와 센서를 위한 시뮬레이션 환경으로 활용되고 있다. 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor) 멀티-센서 스택을 실행하는 각각의 자율주행로봇은 모두 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 6개의 센서로 시각 정보를 처리한다. 동시에 비전 AI용 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼은 전체 창고에서 작업자 활동에 대한 단일 중앙집중식 지도를 생성해 천장에 장착된 100개의 시뮬레이션 카메라 스트림과 멀티 카메라 추적을 융합한다. 이 중앙집중식 점유 지도(occupancy map)는 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위해 엔비디아 cuOpt 엔진이 계산한 자율주행로봇의 최적 경로를 알려준다. AI 기반 최고의 최적화 마이크로서비스인 cuOpt는 GPU 가속 진화 알고리즘을 사용해 여러 제약 조건이 있는 복잡한 라우팅 문제를 해결한다. 이 모든 과정은 실시간으로 이루어지며, 아이작 미션 컨트롤(Isaac Mission Control) 은 cuOpt의 지도 데이터와 경로 그래프로 모든 자율주행로봇을 조정해 명령을 전송하고 실행하게 한다. 산업 디지털화를 위한 AI 훈련장 AI 에이전트는 공장에서 다수의 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위해 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원한다. 이러한 복잡한 에이전트를 구축하려면 개발자는 AI 평가, 시뮬레이션과 훈련을 위해 물리적으로 정확하게 구현된 AI 훈련장과 같은 디지털 트윈 환경이 필요하다. AI 에이전트와 자율주행로봇은 소프트웨어 인 더 루프(software-in-the-loop, SIL) AI 테스트를 통해 예측하기 힘든 실제 환경에 적응할 수 있다. 위의 데모에서는 자율주행로봇이 계획한 경로 중간에 사고가 발생해 경로가 차단되고 로봇은 화물 운반대를 픽업하지 못한다. 그러면 엔비디아 메트로폴리스는 점유 그리드(occupancy grid)를 업데이트해 모든 사람, 로봇, 물체가 한 눈에 보이도록 매핑한다. 그 다음, 자율주행로봇은 cuOpt가 계획한 최적 경로에 따라 대응해 가동 중단 시간을 최소화한다. 메트로폴리스 비전 파운데이션 모델이 엔비디아 비전 인사이트 에이전트(Visual Insight Agent, VIA) 프레임워크를 구동함으로써, AI 에이전트는 "공장의 3번 통로에서 어떤 상황이 발생했습니까?"와 같은 운영 팀의 질문에 "오후 3시 30분에 선반에서 상자가 떨어져 통로를 막았습니다"와 같이 바로 통찰력 있는 답변을 제공할 수 있다. 개발자는 비전 인사이트 에이전트 프레임워크를 통해 엣지와 클라우드 비전에 배포된 언어 모델을 사용, 대량의 실시간 혹은 보관된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 이 차세대 비전 AI 에이전트는 자연어를 사용하는 영상에서 요약, 검색, 그리고 실행가능한 인사이트를 추출함으로써 거의 모든 산업에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 모든 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 기반 훈련을 통해 향상되며, 모듈식 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스로 배포된다.      

레노버가 엔비디아와 협력해 모든 기업 및 클라우드에 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 제공하는 신규 하이브리드 AI 솔루션을 발표했다.  양사의 엔지니어링 협력을 통해 이번 하이브리드 AI 솔루션은 포켓에서 클라우드에 이르는 고객 데이터에 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 만들어졌다. 개발자들은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 실행에 최적화된 레노버 하이브리드 AI 솔루션을 통해 엔비디아 NIM 및 네모 리트리버(NeMo Retriever)와 같은 마이크로 서비스에 액세스할 수 있게 된다. 레노버는 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 레노버 씽크시스템 AI 포트폴리오를 새롭게 공개했다. 이 포트폴리오는 두 개의 엔비디아 8방향 GPU 시스템을 탑재하고 있으며, AI 구현을 가속하기 위한 전력 효율성 및 거대 컴퓨팅 능력을 갖추고 있다. 생성형 AI, 자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위해 설계됐으며, 엔비디아 HGX AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼에는 엔비디아 H100, H200 텐서 코어 GPU, 신규 엔비디아 그레이스 블랙웰 GB200 슈퍼칩, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 및 스펙트럼-X800 이더넷 네트워킹 플랫폼이 포함되어 있다. 레노버 씽크시스템 AI 서버는 엔비디아 B200 텐서 코어 GPU를 탑재해 생성형 AI의 새로운 막을 열었다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처는 생성형 AI 엔진, 엔비디아 NV링크(NVLink) 인터커넥트 및 향상된 보안 기능을 갖추고 있는 점이 특징이다. 또한, B200 GPU는 최대 25배 더 빠른 실시간 추론 성능으로 1조 매개변수를 갖춘 언어 모델을 지원한다. 이는 AI, 데이터 분석 및 HPC 워크로드에 최적 설계됐다.     신규 레노버 씽크시스템 SR780a V3 서버는 1.1대의 전력효율지수(PUE)를 갖춘 5U 시스템으로, 설치 공간을 절약할 수 있는 점이 특징이다. 한편, CPU와 GPU에는 레노버 넵튠 다이렉트 수냉식 기술과 엔비디아 NV스위치(NVSwitch) 기술이 사용되어 발열 문제없이 최대 성능을 유지할 수 있다. 레노버 씽크시스템 SR680a V3 서버는 듀얼 소켓 공랭 시스템으로, 엔비디아 GPU와 인텔 프로세서를 탑재하여 AI를 최대 활용할 수 있도록 설계됐다. 이 시스템은 업계 표준 19인치 서버 랙 타입으로써 과도한 공간을 차지하거나 선반을 필요로 하지 않는 고밀도 하드웨어로 구성되어 있다. 한편, 레노버 PG8A0N 서버는 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 AI용 1U 서버이자 가속기용 개방형 수냉식 기술을 갖췄다. GB200은 45배 더 빠른 실시간 LLM 추론 성능과 더불어 40배 더 낮은 총소유비용(TCO), 40배 더 적은 에너지로 구동된다. 레노버는 엔비디아와의 긴밀한 협업을 통해 AI 트레이닝, 데이터 처리, 엔지니어링 설계 및 시뮬레이션을 위한 GB200 랙 시스템을 제공할 예정이다. 고객들은 레노버가 지닌 엔비디아 인증 시스템 포트폴리오를 통해 ‘엔비디아 AI 엔터프라이즈’를 사용할 수 있게 된다. 이는 프로덕션급 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 위한 엔드 투 엔드 클라우드 네이티브 소프트웨어 플랫폼이다. 또한, 엔비디아 AI 엔터프라이즈에 포함된 엔비디아 NIM 추론 마이크로 서비스를 레노버 엔터프라이즈 인프라에서 실행함으로써, 고성능 AI 모델 추론을 할 수 있다. 또한, 레노버는 워크스테이션에서 클라우드에 이르기까지 엔비디아 OVX와 엔비디아 옴니버스 설계, 엔지니어링 및 구동을 지원하고 있다고 소개했다. 기업들이 맞춤형 AI, HPC 및 옴니버스 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 레노버는 엔비디아 MGX 모듈형 레퍼런스 디자인을 통해 신속하게 모델을 구축하고 있다. 이로써 맞춤형 모델을 제공받은 CSP 업체들은 가속화된 컴퓨팅을 통해 AI 및 옴니버스 워크로드를 대규모 처리할 수 있게 된다. 엔비디아 H200 GPU를 기반으로 한 해당 시스템은 테라바이트급의 데이터를 처리하는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 통해 과학자와 연구자들이 직면한 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 이외에도 레노버는 엔비디아와 협력을 통해 대규모 AI 트레이닝, 미세 조정, 추론 및 그래픽 집약적 워크로드 처리를 위한 최대 4개의 RTX 6000 에이다 제너레이션(RTX 6000 Ada Generation) GPU를 제공하여 데이터 사이언스 워크스테이션을 강화했다. 이는 자동화된 워크플로를 통해 AI 개발자의 생산성을 향상시킨다. 엔비디아 AI 워크벤치(AI Workbench)를 갖춘 신규 레노버 워크스테이션은 소프트웨어 툴을 통해 추론, 대규모 시뮬레이션, 까다로운 워크플로를 위한 강력한 AI 솔루션을 개발 및 배포할 수 있도록 돕는다. 엔비디아 AI 워크벤치는 모든 개발자로 하여금 생성형 AI 및 머신 러닝 개발을 지원하는 솔루션이다. 레노버 씽크스테이션과 씽크패드 워크스테이션에서 이용 가능한 신규 엔비디아 A800 GPU는 AI용으로 특별히 설계되어, 모든 종류의 AI 워크플로를 활용하는 조직들을 위해 안전하고 프라이빗한 데이터 사이언스 및 생성형 AI 지원 환경을 제공한다. 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 커크 스카우젠 사장은 “레노버와 엔비디아는 전 세계 비즈니스를 위한 증강 지능(Augmented Intelligence)의 경계를 허물고 있다. 생성형 AI를 지원하는 최첨단 하이브리드 AI 솔루션 포트폴리오를 통해 데이터가 있는 어느 곳이든 AI 컴퓨팅을 활용할 수 있게 됐다”면서, “우리는 실시간 컴퓨팅, 전력 효율성, 배포 용이성 개선을 기반으로 새로운 AI 활용 사례가 시장에 나올 수 있는 변곡점에 놓여있다. 레노버는 엔비디아와 파트너십을 통해 효율성, 성능, 비용 측면에서 획기적인 발전을 이루어 모든 산업 군에서 AI 애플리케이션 활용을 가속화할 것이다. 또한, 리테일 경험 향상, 도시 재편, 스마트 제조 지원 등 기업들이 대규모 데이터셋의 인사이트를 즉시 활용할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다. 엔비디아의 밥 피트(Bob Pette) 엔터프라이즈 플랫폼 부문 부사장은 “AI는 기업들이 데이터를 통해 새로운 인사이트를 얻고 생산성을 향상시킬 수 있는 강력한 힘”이라며, “엔비디아 기술과 통합된 레노버의 새로운 엔터프라이즈 AI 솔루션은 AI를 위한 컴퓨팅 성능을 강화하는 데 있어 중추적인 이정표일 뿐만 아니라, 기업들이 생성형 AI를 활용할 수 있도록 신뢰도 있는 하이브리드 시스템을 제공한다”고 말했다.

절삭 해석 소프트웨어, Production Module   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Third Wave Systems Inc., www.thirdwavesys.com ■ 자료 제공 : 오비피이엔지, 031-287-4078, www.obp.co.kr TWS(Third Wave Systems) Production Module은 가공 툴패스의 절삭력 분석과 최적화를 제공한다.  Production Module(프로덕션 모듈)은 전체 가공 툴패스와 공구 정보 그리고 피삭재 모델을 통해 절삭 공정을 실제와 같이 시뮬레이션하고 절삭력, 온도, 가공동력, 토크 등의 다양한 물리량을 분석한다. 이를 바탕으로 사용자는 가공 툴패스를 물리량 관점에서 분석하고, Production Module에서 제공하는 다양한 최적화 기법을 통해 더 진보되고 개선된 가공 툴패스를 획득할 수 있다. 2003년 출시된 이래로 Production Module은 가공 툴패스의 절삭력 분석과 최적화의 가장 선두의 기술을 보이고 있다. 현재 8.4 버전인 Production Module은 3축, 5축 가공의 밀링, 드릴링뿐만 아니라 선반 작업에 이르기까지 다양한 가공공정의 절삭력 분석 및 최적화를 지원하고 있다.   1. 주요 특징 (1) 파라미터를 이용한 표준 공구 및 피삭재 모델 적용 : Production Module은 공구의 형상정보를 파라미터로 손쉽게 입력할 수 있으며 DWG, STEP, STL 등의 외부 CAD 데이터도 입력 가능하다. 사용자는 툴패스의 검증 절차에서 기존에 작성해둔 VERICUT 셋업의 공구 정보를 바로 Production Module 내로 불러들일 수 있다. (2) 140여 종 이상의 피삭재 라이브러리 : 절삭력을 결정하는 가장 중요한 요소는 바로 피삭재의 물성이다. Production Module은 기존에 개발된 140여 종 이상의 피삭재 라이브러리를 구축하고 있다. 재료는 탄소강, Al 합금, Ni 합금, Ti 합금 뿐만 아니라 주철계의 물성도 포함하고 있다. 또한 사용자는 실험을 통해 커스텀 물성을 입력할 수 있다. (3) 툴패스 포맷 G-code vs. CL-data :  Production Module은 크게 두 가지 형식의 가공 툴패스 분석과 최적화를 지원한다. 하나는 ISO 규격의 G-code 포맷이며, 다른 하나는 CATIA CAM, NX CAM, MasterCAM 등에서 사용되는 CL-data 포맷이다.  두 포맷은 각각 장단점이 있는데, G-code 계열은 많은 사용자가 사용해 온 만큼 읽기 쉬우며(가독성 우수) 때로는 매뉴얼 수정도 가능하다. 반면 5축 툴패스일 경우 올바른 작업좌표계 인식을 위해 공작기계의 정보를 더 요구하기도 한다.  CL-data의 경우는 공구의 중심 정보로부터 공구의 위치 및 위상이 결정된 raw 데이터라고 볼 수 있다. 때문에 CAM 화면에서 보는 가장 순수한 형태의 툴패스 포맷이다. 또한 공구의 방향벡터를 포함하고 있어서, 별도의 셋업 없이 바로 5축 코드를 인식할 수 있다. (4) 기타 기능  Production Module 2D는 선반 작업 시 제품에 생성되는 표면 거칠기를 예측할 수 있는 모델을 제공하며, 최신의 Production Module 8.4는 밀링 작업시 Radial Force에 발생하는 Tool Deflection의 값을 예측할 수 있다. 또한 가공 후의 피삭재 형상을 voxel mesh 포맷으로 출력하여 외부의 구조 해석 소프트웨어에서 다양한 FEA를 수행할 수 있다.  2. 도입 효과 (1) 절삭력 밸런싱 및 가공시간 단축 Production Module의 절삭력 분석 및 최적화의 기본 목표는 바로 절삭력 및 동력 그리고 주축 토크 등으로 대표되는 가공부하의 밸런싱이다. 유저가 선정한 절삭변수에 결정된 가공 툴패스는 최종 형상의 복잡성, 툴패스의 방법론 등에 따라 절삭력의 변화가 극심하다. Production Module은 사용자가 처음 작성한 베이스라인(Baseline) 툴패스의 변화무쌍한 절삭력을 분석하고 최적화하여, 높은 절삭력 수준은 이송속도를 낮추어 공구의 안정성을 확보한다. 동시에 낮은 절삭력 수준은 충분히 이송속도를 높여 가공시간을 확보한다.  (2) 공구 수명 증대 Production Module의 주요 특징으로 Force Spikes라고 칭하는 극히 짧은 시간 절삭력이 크게 증감되는 현상을 방지하는 데에 있다. 유저가 의도치 않은 가공속도와 절입량으로 인해 발생하는 Force Spikes는 공구의 이상 마모(Abnormal wear)나 치핑(Chipping)의 주요한 원인인데, 바로 절삭력의 분석을 통해 이 Force Spikes를 확인할 수 있다. 유저는 추후 CAM 툴패스의 재수정이나 Production Module의 최적화 기능을 통해 이 Force Spikes를 제거할 수 있으며, 공구 수명을 크게 증대시킬 수 있다.  (3) 가공 툴패스 개발 노력 단축 가공 툴패스를 개발하는 기간은 제품에 따라 짧게는 수 일에서 길게는 몇 달이 소요되기도 한다. 특히 항공업계에서는 개발기간이 그 복잡성에 따라 개발 기간이 크게 소요되는데, 동시에 제품의 시제 가공(Pilot Test)을 통해 가공 툴패스의 완성도를 높이고자 노력한다.  Production Module은 가공 툴패스의 개발과 시제 가공 등의 일련의 과정속에서 절삭력 분석을 통해 미리 위험한 절삭력 영역을 포착하여 툴패스를 CAM에서 수정토록 유도하거나, 그 자체의 최적화 기능을 이용하여 위험영역을 안정토록 만들 수 있다.  또 다른 획기적인 방법으로서 이전의 개발되어 성공적인 양산이 진행된 또는 이미 완료된 프로젝트의 툴패스를 Production Module을 통해 분석함으로써, 기존 프로젝트의 담보된 데이트를 훌륭히 벤치마크(Benchmark)할 수 있다. (4) R&D 역량 확보 최근 Production Module은 전통적인 가공부하 및 가공시간 단축의 목표를 넘어서 다양한 연구개발 영역에서 활용되고 있다. 가장 크게 활용되는 영역은 공구 안정성을 위한 구조해석 분야와 Fixture 설계 영역이다.  기존의 가공분야에서 절삭력은 항상 공구동력계나 로드셀 등의 센서를 이용한 실험을 통해서만 획득할 수 있었으나, Production Module은 가공 툴패스의 시뮬레이션을 통해 전체 툴패스의 절삭력을 상당 수준의 정확도로 획득할 수 있게 한다. 이는 실험적인 방법보다 훨씬 값싸며 짧은 시간을 소요하는 장점이 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

‘2023 부천국제금형콘퍼런스’가 지난 11월 3일 열렸다. ‘AI 활용 금형 지능화를 위한 금형산업 미래 제조혁신 방안’을 주제로 한 이번 행사에서는 금형산업의 혁신을 지원하는 인공지능, 클라우드, 로봇, 비전 등 다양한 기술의 발전상을 짚고 미래 발전 방향을 살펴보는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국금형기술센터의 윤길상 센터장은 부천에 자리한 센터를 소개했다. 우리나라 금형 업체의 61%가 수도권에 자리잡고 있으며, 그 중 37%가 부천에 있다. 윤길상 센터장은 “한국금형기술센터는 IT 기술 접목, 디지털화, 스마트 공장 등의 기술 개발과 지원을 통해 부천 및 국내 금형산업의 육성을 진행하고 있다”고 전했다. 한국금형기술센터는 금형 해석 소프트웨어, 실험/측정장비, 3D 프린터/3D 스캐너, 가공 장비, 사출 성형 장비 등을 갖추고 금형 관련 기술의 연구개발을 수행한다. 중장기 원천기술을 개발해 금형산업 현장의 애로 기술을 해결하고 첨단 기술의 실용화를 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 윤길상 센터장은 “아날로그 기계와 공정의 디지털 전환, 통합 시스템 운영 지원, 사출/프레스 금형의 디지털 공정 시스템 개발 등을 통해 현재 연간 5000건, 900여 개 업체를 지원하고 있다”면서, 앞으로도 디지털 기술을 접목한 금형산업의 디지털 전환 지원, 신산업 R&D, 지역 특화 혁신 기여 등을 추진할 것”이라고 밝혔다. 건솔루션 조익열 부장은 ‘금형업종의 데이터 분석 및 협동로봇 기반 머신텐딩 구축 사례’를 발표했다. 금형 공장에서는 다양한 장비 데이터를 얻을 수 있는데, 조익열 부장은 이 데이터를 수집, 분석하고 그 결과를 바탕으로 설비의 배치나 운용을 최적화할 수 있다고 설명했다. 수집하는 데이터는 실시간 모니터링을 통한 공장의 설비별 가동시간과 가동률, 알람 이력 등이 있으며, 이를 프로젝트/제품/가공 타입별로 분석해 인사이트를 얻을 수 있다. 그리고 불량을 예상하거나 설비 진단을 통한 보정일정 예측, 고장 발생 전 사전 보전활동 수행 등이 가능하다. 한편, 머신텐딩이란 금속 가공 기계나 플라스틱 사출 기계 등에서 소재와 가공물을 투입하고 가공된 반제품과 완성품을 꺼내어 다음 공정으로 이동시키는 자동화 공정을 가리킨다. 조익열 부장은 머신텐딩 시스템 도입 사례를 소개하면서 “금형 분야에서는 협동로봇 한 대로 가공과 측정을 수행하고, 그리퍼를 교체하지 않고 하나의 팔레트 위에서 연속 공정을 진행하도록 시스템을 구성할 수 있다. 그리고 머시닝 센터/CNC 선반 분야에서는 3D 비전으로 가공 소재를 확인하고 24시간 무인 가동 시스템을 구축 가능하다”고 설명했다.   ▲ 건솔루션이 소개한 사출 공장 통합 모니터링 시스템   ‘AI 통합 솔루션을 통한 금형설계 및 제조의 미래 역량 강화’에 대해 소개한 헥사곤의 카 쿤 고(Kah Khoon Goh) 부사장은 “헥사곤은 소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 엔드 투 엔드 솔루션으로 제조 자동화를 돕고 있으며 디지털화와 클라우드 역량을 지원한다. 이를 통해 고객의 생산 품질을 높이고, 궁극적으로 고객의 프로세스와 비즈니스를 강화할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. 헥사곤이 최근 국내에서도 출시한 넥서스(Nexus) 플랫폼은 하나의 플랫폼에서 설계-품질 검사-생산을 연결하고 인공지능(AI), 에지 컴퓨팅, 시각화도 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 헥사곤은 제품 설계, 3D 스캐닝/역설계, 설계 검증/최적화, 재료 시뮬레이션, 제조/가공 준비, 가공 방법 결정, 품질 검사, 실시간 리포팅, 엔터프라이즈 품질 관리 등 제조 전 영역의 작업을 넥서스 플랫폼에서 매끄럽게 연결할 수 있다는 점을 내세운다. 카 쿤 고 부사장은 “넥서스는 헥사곤뿐 아니라 파트너사와 서드파티 소프트웨어를 연계할 수 있는 개방성 및 CAD/CAM/CAE/품질 데이터를 변환 없이 공유하는 협업 기능을 제공한다”고 전했다. 또한 “헥사곤은 가상 설계와 더욱 빠른 제조, 실시간 모니터링 및 빠른 문제 해결, 빅데이터 기반 예지보전 등을 위한 딥러닝과 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다”고 덧붙였다.     버넥트의 하태진 대표는 ‘금형산업 현장을 혁신하는 XR 기술 및 적용사례’를 발표했다. 제조 산업 현장에서 겪는 주요한 문제 중 하나는 인력 부족이다. 전반적인 고령화와 함께 숙련자의 경험이나 노하우가 퇴직으로 제대로 전달되지 못하고, 회사의 역량으로 남지 못한다는 점이 지적되고 있다. 하태진 대표는 “이런 상황에서 지식을 미숙련자에게 전달하는 솔루션이 중요해지고 있는데, 대표적인 것이 현장 매뉴얼을 XR(확장현실)로 제작하는 콘텐츠 저작 도구”라고 설명했다. XR 기술을 활용하면 현장의 영상을 스마트폰이나 스마트 글라스로 실시간 전송할 수 있는데, 이를 활요하면 공장에서 멀리 떨어진 곳에서도 효과적으로 작업을 지시할 수 있다. 현장에서 모의 훈련이나 시뮬레이션을 XR 기반으로 진행할 수도 있고, 안전 사고를 줄이거나 시설 관리에서 원격 소통을 위한 솔루션으로 XR을 활용 가능하다. 또한, 하태진 대표는 조선이나 반도체 산업의 설비 관리, 특성화고교나 직업 훈련기관의 교육, 해외 법인간 다국어 음성 지원, 조선소 현장의 원격 품질 검사, 기계 장비의 유지보수, 항공 조종사의 훈련 시뮬레이터, 반도체 장비의 가상 조립 훈련 등 산업 분야에서 XR 솔루션을 활용하는 다양한 사례도 소개했다.  이외에도 이번 콘퍼런스에서는 ▲스토브코리아 최영태 팀장의 ‘금형 자동화를 위한 환경 개선 솔루션’ ▲KAIST 최재식 교수의 ‘미리보는 2024년 AI 산업/기술 트렌드’ ▲픽잇코리아 조영범 차장의 ‘3D 로봇비전을 통한 금형기술 디지털라이제이션’ 등의 발표가 진행됐다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

전 세계에서 생성되는 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있으며 2026년에는 그 크기가 221ZB(제타바이트)에 달할 것으로 예상된다. 디지털 경제에서 데이터가 차지하는 의미가 큰 데 반해 데이터 백업 플랫폼은 그 수요를 따라잡지 못하고 있다. 데이터가 온프레미스, 클라우드, 최종 사용자 디바이스 등 점점 더 다양한 인프라에 분산되면서 각 환경마다 다른 백업 도구가 필요한 기존의 접근 방식으로는 성공적인 데이터 백업을 보장하기가 점점 더 어려워지고 있다. 전 세계 기업의 IT 의사결정자 4,000명을 대상으로 한 설문조사에 따르면 백업 작업의 37%, 복원 작업의 34%가 실패하는 것으로 나타나 성공적인 데이터 백업의 필요성이 화두에 오르고 있다. 대용량 데이터 스토리지 분야에서 40년 이상의 전문성을 갖춘 씨게이트는 우발적인 데이터 손실이나 악의적인 사이버 공격으로부터 데이터를 보호하는 동시에 데이터 활용, 확장성 및 이동성을 촉진할 수 있도록 포괄적인 백업 전략과 솔루션과 통합된 도구 교육을 제공해 왔다. 씨게이트는 스타트업부터 포춘 500대 기업에 이르는 다양한 기업과 협업하여 클라우드와 온프레미스 백업 기술을 결합해 환경, 데이터셋, 애플리케이션 및 사용자를 데이터 손실 및 다운타임으로부터 안전하게 보호하고 있다.  씨게이트는 하이브리드 클라우드 등을 사용해 내부 시스템에서 클라우드 스토리지로 데이터를 복사하는 것을 권장한다. 하이브리드 방식에서는 클라우드 백업의 이점을 온프레미스 백업에 통합할 수 있어 상호 보완이 가능하다. 클라우드 기반 솔루션을 활용하면 멀티클라우드 환경을 위한 S3 통합 서비스형 스토리지, 완전 관리형 데이터 마이그레이션 서비스, 엣지-클라우드 간 원활한 데이터 전송 등으로 통합의 폭을 넓힐 수 있다. 또한, 클라우드 백업은 보조 데이터셋을 원격으로 저장하고 또 다른 미디어로 사용하며 기본 백업 및 아카이브 위치를 제공하고 분산된 백업을 통합하는 장소로 활용될 수 있어, 데이터 접근성을 높이고 수동 개입을 줄일 수 있다.   씨게이트는 효과적인 백업을 위해 다양한 솔루션 및 제품을 선보이고 있으며, 그 중 라이브 클라우드(Lyve™ Cloud)는 기존 멀티 클라우드 환경을 보완하도록 설계된 S3 호환 스토리지형 클라우드로 백업을 개선하는 새로운 방법을 제공한다. 라이브 클라우드는 대규모 비정형 데이터셋의 가치를 최대한 실현할 수 있도록 설계되어 언제나 접근 가능한 대용량 데이터 저장 및 활성화를 지원한다.  씨게이트는 이외에도 스토리지 시스템과 이레이저 코딩 및 드라이브 장애 방지 기능이 탑재된 자체 암호화 드라이브를 비롯한 하드웨어 솔루션도 제공한다. 특히 씨게이트 하드웨어 솔루션은 데이터 보호 및 빠른 재구축을 위해 특별히 설계된 RAID 또는 JBOD 기반 스토리지 어레이를 제공한다. 씨게이트 엔터프라이즈 시스템은 원활한 통합을 통한 백업을 수행하며, 코볼트(CORVAULT™)와 같은 자가 복구 및 자가 관리 스토리지를 지원하거나 확장형 선반(Expansion Shelves) 및 JBOD와 같은 아키텍처의 다양성 및 비용 최적화를 지원한다. 코볼트는 데이터 관리를 간소화하고 매크로 엣지 및 데이터 센터에서 관리 개입을 최소화할 수 있도록 설계된 지능형 대용량 스토리지로 데이터 보호 및 자동 드라이브 복구 기능이 특징이다. 뿐만 아니라, 개인 사용자의 스토리지 백업을 위한 제품 역시 다양하게 제공한다. 개인의 효과적인 백업을 위해서는 드라이브의 용량, 스타일, 휴대성을 고려해야 하는데, 이를 위해서는 작고 세련된 디자인의 씨게이트 원터치 HDD와 SDD 제품이나, 암호 보호 기능을 갖추고 최대 20TB의 대용량을 지원하는 원터치 허브가 좋은 선택이 될 수 있다.  90% 이상의 업계 최고 수준 데이터 복구 성공률을 자랑하는 씨게이트 레스큐 데이터 복구 서비스는 대부분의 드라이브에서 최소 3년 동안 무상으로 제공되어, 사용자는 데이터 백업에 더해 데이터 손실이나 손상시를 대비해 더욱 안심하고 사용할 수 있다.    

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에서 설계, 해석 그리고 가공까지 범용적으로 활용할 수 있는 소프트웨어, IGES/STEP 등 다양한 이기종 데이터 포맷 지원 업데이트, 대용량 데이터의 불러오기 및 디스플레이 처리 속도 향상, 구조해석 전용 시뮬레이션 툴 추가, 2축 선반과 3축 밀링 가공을 위한 CAM 기능 개선 등   공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어인 ZW3D 2024(지더블유쓰리디 2024)를 출시한다. ZW3D는 지더블유소프트에서 지속적으로 개발하고 있는 제품으로 국내 공급/지원을 담당하고 있는 지더블유캐드코리아는 3D 데이터 호환성을 바탕으로 3D CAD/CAM 소프트웨어군을 지난 5년간 국내에서 꾸준히 성장시키고 있다. ZW3D 2024는 기계, 설비 및 제품 등 설계 과정에서 다양한 제조 엔지니어링 분야에서 활용할 수 있는 유한요소법(Finite Elements Method) 기반의 구조해석 소프트웨어인 지더블유쓰리디 스트럭처럴(ZW3D Structural) 제품군을 애드온(Add­on) 형태로 첫 선을 보인다. 이로써 단일 소프트웨어로 설계, 가공 분야뿐 아니라 구조해석 소프트웨어를 추가하면서 전체적인 올인원 CAD/CAE/CAM 솔루션 제품군으로 거듭날 예정이다. 현재 국내 론칭할 CAE 해석 소프트웨어로 개발되고 있는 제품 브랜드는 ‘지더블유심(ZWSIM)’이 있다. ZWSIM에는 고정밀 기술을 활용한 지오메트리 기반의 효율적인 메싱 처리 및 전처리/후처리 그리고 개발형 플랫폼을 지닌 메시웍스(ZWMeshWorks), FDTD(Finite-Different-Time-Domain) 알고리즘을 기반으로 개발된 EIT를 통한 고주파 전자기장 시뮬레이터 일렉트로마그네틱(ZWSIM ElectroMagnetic), 그리고 위에서 언급한 기계/제조 엔지니어링 분야에서 널리 활용될 구조해석 전용 제품인 스트럭처럴(ZWSIM Structural) 제품 등이 속해 있다. 이번 2024 버전에서는 기존 CAD 모듈인 Lite, Standard, Professional 그리고 CAM 모듈인 2X, 3X, 5X 외에 추가적인 Advanced 모듈이 추가되어 파이프(pipe), 튜브(tube), 하네스(harness) 설계와 같이 MCAD를 위한 라우팅 설계에 특화된 기능들이 대거 포함된다. 이처럼 다양한 개발 방향을 통해 2D CAD 소프트웨어인 ZWCAD(지더블유캐드)와의 연계성 및 포트폴리오를 더욱 확장하여 국내에 공급 및 개발할 계획이다.   ▲ ZW3D 2024에서 추가된 구조해석 시뮬레이션   CAD 기능 개선 ZW3D는 설계 기능에 대해 지속적으로 사용자 경험과 필요사항들을 추가 및 개선하고 있다. 기존에 사용하던 다른 3D CAD 소프트웨어와 ZW3D를 함께 활용할 수 있도록 공용 확장자인 IGES, STEP을 포함한 다양한 이기종의 데이터 포맷에 대한 업데이트가 2024 버전에서 완료되었다. 이와 더불어 약 3만 개 이상의 컴포넌트가 포함된 대용량 데이터의 불러오기 및 디스플레이 처리 속도를 크게 향상시켰다. 이외에도 지더블유쓰리디 2024에서 포함된 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   ▲ 대용량 데이터를 위해 향상된 디스플레이 엔진   파트/어셈블리 부품과 같은 파트 설계 기능에서는 스퍼(spur), 베벨(bevel), 웜(worm)과 같은 기본 기어 형상에 대한 자동 설계 기능이 기본 적으로 지원되어, 사용자는 입력 값으로 쉽게 설계할 수 있다. 그리고 사용자 정의 변수의 최적화로 파라메트릭 기반의 자동화 설계를 위한 설정이 개선된다. 제품 설계 측면으로는 자유 표면 곡률을 고려한 서피스 필렛 기능과 고차함수의 와이어프레임(wireframe), 래핑(wrapping) 및 패턴 피처 등의 효율성이 개선된다. 한편 어셈블리 트리의 내부 알고리즘 로직에 대한 최적화를 통해 대용량의 어셈블리에서 2023 버전 대비 평균 77%까지 향상시킬 수 있다. 또한 하향식(top-down) 설계의 편의성을 위해 사용자가 레이아웃 모델을 활용하여 설계 목적 혹은 전체 제품에 대한 아키텍처 정보를 정의할 수 있도록 마스터 레이아웃(Master Layout) 기능을 추가한다. 이와 동시에 레이아웃에 필요한 설계 정보를 일반 어셈블리에서 각 하위 어셈블리 또는 하위 부품으로 전송하여, 레이아웃이 수정되면 연계된 하위 형상으로 반영되어 설계 변경에 대한 빠른 처리가 가능하다.   ▲ 하향식 설계 최적화를 위한 마스터 레이아웃   시트메탈(SheetMetal) 플랜지(flange), 딤플(dimple), 립(rip) 등 시트메탈 설계를 위한 기능이 전반적으로 개선되었다. 특히 여러 교차되는 구간이 있는 판금 모델에서 다중 플랜지를 통해 옵셋과 갭의 값을 조정하여 마이터(Miter) 컷이 가능하고, 복잡한 스케치 형상을 가진 딤플 형상과 2D 스케치의 단면 곡선으로 자유롭게 리핑도 가능하다.   용접(Weldments) 용접물 설계 과정에서 V, U, Bevel, J, Flared Bevel 총 5가지의 새로운 용접 유형을 생성하고, 표면/라이트/솔리드 용접 및 PMI 치수를 생성하여 설계자의 처리 요구사항을 명확하게 전달할 수 있도록 한다. 또한 스폿(spot) 용접에서 패턴이 추가되어 패턴 피처가 생성될 수 있고, 동시에 PMI 치수가 자동 생성되어 다중 스폿 용접을 빠르게 생성하도록 지원한다.   ▲ 추가된 그루브 용접의 5가지 유형   라우팅-파이프, 튜브, 하네스 설계 이번 버전에서는 기계/설비/중장비와 같은 기계류 설계에 필요한 파이프/튜브, 하네스 모듈이 새롭게 추가되었다. 파이프/튜브 설계는 ASME 규격이 포함되어 있고, 지속적으로 국가별 라이브러리를 별도 제공할 계획이다. 각 레이아웃 위치에 배치된 모델을 기준으로 시작/종료 위치를 설정하고, 이를 토대로 배관 설계를 진행한다. 설계 과정에서 배관 사이에 피팅, 밸브, 엘보 등 여러 부품을 삽입할 수 있고, 스풀(spool) 단위의 2D 도면 시트와 더불어 각 부분에 해당하는 개별 도면이 추출된다. 하네스 설계는 각 파트에 해당하는 유형에 따라 커넥터의 연결 포트, 와이어/케이블에 따른 코어(core) 및 색상을 포함한 상세 옵션 설정, 그리고 그 외 레퍼런스 옵션을 설정하여 필요한 전기 배선 을 생성하고, 생성된 와이어/케이블 모델을 관리할 수 있다.   ▲ ZW3D를 활용한 파이프 설계   ▲ ZW3D를 활용한 하네스 설계   금형(Mold) 제품 모델을 통해 파팅(parting) 서피스를 전개하고 코어/캐비티 생성이 완료된 이후, 모델이 수정될 경우에도 이전에 생성된 코어/캐비티 형상에 자동 반영될 수 있도록 개선된다. 또한 금형 설계 프로세스에서 자주 발생하는 설계 수정사항에 대해 대응되도록 설계 수정에 대한 전체적인 개선사항이 반영된다. 금형 프로젝트 관리자(Mold Project Manager)를 통한 저장 경로를 설정하 면, 통합 데이터가 파트/어셈블리 단위로 자동 저장된다. 이 외에도 MBSE에서 활용되는 제품관리정보(PMI), 2D 도면 시트(drawing sheet), 전극(electrode) 등 약 150개 이상의 개선 및 추가기능이 포함되어 지속적으로 유입되는 국내 신규 및 기존 사용자들을 위해 업데이트된다.   CAE 기능 개선   ▲ NAFEMS에서 제공하는 결과값의 비교 데이터   지더블유쓰리디 스트럭처럴(ZW3D Structural)은 새롭게 추가된 구조해석 전용 시뮬레이션으로 선형(linear), 비선형(nonlinear), 주파수(frequency), 피로(fatigue), 열(thermal) 해석 및 그에 따른 정적(static), 동적(dynamic) 유형을 포함한 13가지의 해석 유형을 지원한다. 작업 프로세스는 ZW3D 내에서 설계된 데이터 혹은 외부 데이터를 불러오고, 해석 유형(analysis type), 재질(material), 경계 조건, 메시(mesh) 등을 설정하고 연산하는 방식이다. 하이브리드 어드밴싱 방식을 접목한 메싱 기법은 고품질과 고효율 처리를 위해 자동 분할 유형으로 삼각/사면체(Triangle/Tetrahedron), 사각/육면체(Quad/ Hexahedron) 등 2가지 유형을 기본적으로 지원하고 있다. 아울러 VX Overdrive Kernel을 활용하여 자체 개발된 지더블유 솔버(ZW Solver)를 통해 최종적인 결과값을 산출한다. 결과값에 대한 신뢰성은 NAFEMS에서 제공하고 있는 유한요소법 결과범 위에 대한 데이터를 제공한다.   CAM 기능 개선 지더블유쓰리디의 CAM 가공 모듈은 2축 선반(turning)과 3축 밀링(milling) 가공을 위해 다양한 개선사항이 포함되었다. 선반의 경우, ISO 규격의 다양한 공구 데이터베이스를 지원하기 위해 인서트 팁과 홀더 종류 및 공구인선 보정을 위한 추적점(tracking point) 옵션 등이 새롭게 변경되었다. 이를 통해 선반 가공을 위해 다양한 방법을 응용할 수 있도록 현장 상황에 맞춰 사용자의 작업 프로세스의 자율성을 보다 향상시킬 수 있다. 3축 밀링의 경우, 금형가공에서 필수적인 코너 잔삭, 펜슬 영역에 대한 전반적인 효율 개선이 이루어졌다. 또한 디스플레이 엔진 변경을 통해 3축 툴패스 연산, QM 배치 연산 등 계산시간이 추가적으로 향상되었다. 앞으로 ZW3D CAM은 3축 밀링 가공을 위한 특화된 기능들을 대거 개발할 예정이다. 또한 현재 국내에서 활발하게 공급·지원 중인 2축 밀링 분야에서는 ZW3D 전용 솔루션인 캠포커스(CAM Focus)를 2024에서도 업데이트하여, 부품 가공 시장에서 필수적인 2D 도면 및 3D 모델링을 활용한 특화된 CAM 데이터 생성 기능을 지속적으로 확대할 예정이다. 이를 통해 국내 가공분야에서 필요한 CAM 소프트웨어로 발돋움하기 위해 다양한 활동과 협업을 기획하고 있다.   ▲ ZW3D 2024의 코너 잔삭 연산영역 개선 향상     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티를 활용하여 제작한 교육 프로그램   교실 선반이 책가방으로 가득 차고 복도에는 크레파스가 줄지어 있으며 선생님은 여느 때와 같이 학생들의 집중력이 떨어지지 않게 노력한다. 새 학기가 시작되면 볼 수 있는 흔한 풍경이다. 이 시기를 맞이하여 유니티와 혼합현실(MR)이 교육 분야에 불러온 새로운 변화에 대해 살펴보겠다. 이제부터 7가지 사례를 확인해 본다. ■ 자료 제공 : 유니티코리아   그림 1   Kai XR : 처음 만나는 메타버스 Kai XR은 디지털 격차의 심화를 해소하려는 카이 프레이저(Kai Frazier)에 의해 처음 만들어졌다. 카이는 워싱턴 D.C.에서 교사로 재직하며 학교 체험 학습을 위한 자원이 부족하다는 것에 안타까움을 느꼈고, 직접 이 문제를 해결하기로 마음먹었다. 그는 360도 카메라를 가져와 기념물과 역사 유적지를 교실에 재현했다. 워싱턴 D.C를 시작으로 카이가 만든 XR 플랫폼에는 이집트 피라미드와 그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)를 비롯한 100여 개의 가상 현장 학습 콘텐츠가 담겨 있다. 현재는 학생들도 앱의 메이커스페이스(Makerspace)로 3D 디자인을 탐구하고 메타버스를 체험할 수 있다.   그림 2   Crafting Heroes : 더 큰 꿈을 꿀 수 있도록 지원하는 홀로그램 경험 션 와이브렌트(Sean Wybrant)가 설립한 비영리 단체 크래프팅 히어로즈(Crafting Heroes)는 콜로라도 스프링스 11학군 고등학교의 XR 연구소에서 매일 150여 명의 학생을 맞이하는데, 그곳에서 아이들은 자신만의 몰입형 경험을 제작하고 있다. 이곳에 온 학생들 대부분은 코딩에 대한 기본 지식이 없는 상태로 왔다가 향후 좋은 직업을 얻기 위한 역량을 쌓고 돌아간다. 션의 목표는 앞으로 아이들이 더 큰 꿈을 꾸고 다양한 기회를 누릴 수 있도록 도와주는 것이다.   그림 3   프로젝트 형식으로 진행되는 이 프로그램에서는 비영리 단체들과 협력하여 교육용 XR 전시를 제작한다. 지난 4월, 션과 학생들은 제 37회 우주 심포지엄을 위한 프로젝트에 Space Foundation과 공동으로 참여했다. 크래프팅 히어로즈의 학생들은 홀로렌즈 2(HoloLens 2)를 사용하여 ‘홀로퀘스트 : 스페이스 (HoloQuest : Space)’를 제작했는데, 이 홀로그램 경험에서 관객들은 NASA(나사)와 아쿠아포닉스(Aquaponics) 시스템, 우주복을 3D 모델로 만나볼 수 있다. 제임스 웹 우주망원경(James Webb Space Telescope)과 퍼서비어런스(Perseverance) 로버, 인제뉴어티(Ingenuity) 헬리콥터를 전시한 공간도 마련되어 있다. 이후 전 세계 우주 교육 전문가들도 전시를 관람했으며 TEDx 강연회에도 소개되었다.   Transfr : VR로 취업 준비하기 지난 10년간 전 세계 기업들은 기술 격차라는 공통의 어려움을 마주했다. 구직자들이 보유한 기술과 기업에서 요구하는 기술이 달랐기 때문에 양쪽 모두가 어려움을 겪었다. 2021년 맥킨지(McKinsey) 보고에 따르면 기업 87%가 현재 기술 격차를 느끼고 있고 앞으로도 지속될 것으로 보고 있다.   그림 4   이것이 바로 Transfr가 필요한 이유이다. Transfr는 VR을 활용하여 취업으로 이어지는 창의적인 직업 훈련 프로그램을 제작하고 이를 통해 기술 격차를 줄일 수 있도록 지원한다. 구직자가 성취감을 느낄 수 있는 직무이자 기업이 필요로 하는 일자리를 제공하는 것이 Transfr의 목표이다. 이 플랫폼은 자동차와 건설, 의료 등의 산업 분야와 관련된 직업 훈련을 제공하는데, 정부 기관과 관련 기업에서 꾸준히 사용되고 있다.   Skanska : 사고 인식 VR 교육 세계 최대 건설사 중 하나인 스칸스카(Skanska)는 크리에이티브 에이전시 아웃히어(OutHere)의 도움을 받아 안전 교육 프로그램에 매우 현실적인 VR 시나리오를 추가했다. 안전에 대한 인식을 재고하고 업무 관련 사고를 줄이는 것이 이 프로그램의 목표이다. 연구 결과에 따르면 건설 장비 운행과 위험한 작업 프로세스에 대한 VR 교육을 완료했을 때 현장 위험에 대한 작업자의 인식이 73% 높아졌다.   그림 5   Sixth Sense : 연결된 사회에서의 공감 능력 식스 센스(Sixth Sense) 팀은 공감 능력을 기르는데 증강현실(AR)을 활용할 수 있을 것이라고 생각했다. XR 브레인(XR Brain) 잼에 모인 루카스 워즈니악(Lucas Wozniak)과 줄리아 스콧(Julia Scott), 이팅 류(Yiting Liu), 데스티니 구즈만(Destiny Guzman), 티나 리안(Tina Lian)은 AR을 활용하여 조현병에 대한 사람들의 이해를 높이기로 했다. 응급 요원과 정신과 전문의, 환자의 가족이 조현병으로 인한 어려움을 경험해볼 수 있는 교육 시뮬레이션을 제작했다. 식스 센스 팀은 유니티와 매직 리프(Magic Leap), 구글의 다이얼로그플로(Dialogflow)를 활용하여 조현병 증상이 나타날 때 흔히 겪을 수 있는 상황을 시뮬레이션한 AR 경험을 제작했다. 보호자의 안내에 따라 움직이는 사용자는 환청을 일으키는 물체를 마주하게 된다. 피해망상이나 자기 비하적인 생각, 잠재의식 메시지(Subliminal Messages)가 발현되기도 한다. 이러한 경험을 통해 사용자는 조현병 환자를 존중하고 그들의 상황을 더 잘 이해할 수 있게 된다.   XR 부트캠프 : XR 입문자부터 전문가까지   그림 6   XR 부트캠프의 창립자인 페르한 오즈칸(Ferhan Ozkan)과 라헬 데망트(Rahel Demant)는 XR 부트캠프를 통해 ‘초보에서 고수로’ 성장할 수 있다고 전한다. 일련의 마스터 강의에는 유비소프트(Ubisoft)와 페이스북, HTC 바이브(Vive), 오라클, 폭스바겐 등의 전문가들이 교육자와 멘토로 등장하여 XR 입문자가 뛰어난 전문가가 될 수 있도록 도와준다. 강의뿐만 아니라 XR 부트캠프에서는 마이크로소프트와 라이엇게임즈, 오토데스크, IBM, 매직 리프 그리고 유니티에 이르는 회원으로 구성된 졸업생 군단의 커뮤니티도 있다. 커뮤니티를 통해 비공개 Discord에 참여하고 수익과 사용자 테스트, 전문가 조사에 대한 정보를 얻을 수 있다.   Michigan State : 메타버스 구현을 위한 기본 지식 배우기 최근 Forbes(포브스)가 선정한 메타버스 기술을 배우기 좋은 대학교에 이름을 올린 미시간 주립 대학교(MSU, Michigan State University)는 락스타(Rockstar)와 블리자드(Blizzard), 인섬니악(Insomniac) 등의 대형 스튜디오에 인재를 배출하는 등 게임 디자인과 개발에 대한 깊은 역사를 지니고 있다. 제러미 깁슨 본드 교수는 지난 21년간 게임 디자인을 가르쳤고 그가 저술한 인기 서적의 세 번째 판이 올해 출간을 앞두고 있다. 제러미와 그의 아내는 새로운 기술에 대해 지속적으로 학습했고, 최근에는 무대디자인 학과 학생들이 자신이 꾸민 무대를 AR로 미리 확인해 볼 수 있는 XR 앱 스테이지 프레젠스(StagePresence)를 제작했다.   그림 7   제러미의 수업 시간에 비주얼 스크립팅과 C#을 처음 접하게 된 학생들은 한 학기만에 놀라운 수준의 작품을 완성해냈다. 성공적으로 학기를 마친 학생들은 이후 심화 과정까지 수강하는 경우가 많다. 특히 메타버스에 관심이 있는 학생들은 가상 세계를 구현하는 수업을 듣기도 하는데 올해는 메타(Meta)의 새로운 오큘러스 퀘스트 헤드셋 덕분에 학생들이 수월하게 개발 작업을 할 수 있게 되었다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

시놀로지(Synology)가 새로운 5베이 스토리지인 디스크스테이션(DiskStation) DS1522+를 발표했다. 이 솔루션은 올인원 스토리지 장치의 Plus 제품군 중 최신의 소형 솔루션으로, 사용자가 모든 규모의 데이터, IT 인프라 및 물리적 자산을 전문적으로 안전하게 보호하는 데 도움을 주는 동시에 비즈니스, IT 관리 및 생산선 응용 프로그램의 호스트를 지원한다. DS1522+는 소규모 배치를 위한 기본 스토리지 솔루션 또는 다중 사이트 구축에 사용되는 엣지 노드로 통합될 수 있다. 디스크스테이션 매니저(DSM) 7.1을 기반으로 하는 DS1522+는 향상된 데이터 관리 기능, 포괄적인 파일 공유, 공동 작업 및 비디오 감시 기능을 갖추고 있다.      DX517 확장 유닛 2개를 사용하여 드라이브 베이를 최대 15개까지 확장할 수 있는 DS1522+는 데스크톱이나 선반 공간을 최소로 사용하면서 대량의 데이터를 안정적으로 호스팅할 수 있다. 새로운 네트워크 업그레이드 슬롯을 통해 언제든지 10GbE로 업그레이드할 수 있으며 내장되는 M.2 2280 NVMe 슬롯 2개를 사용하여 스토리지 성능을 향상시킬 수 있다.  시놀로지 스토리지 시스템은 크로스 플랫폼의 프라이빗 클라우드로 간편하게 구현하는 동시에 데이터를 제어할 수 있다. 시놀로지 드라이브(Synology Drive)를 통해 윈도우, 맥OS, 안드로이드 및 iOS 등 플랫폼 간에 직관적인 파일 관리와 동기화를 수행할 수 있으므로 어디서나 데이터에 액세스할 수 있다. 지속적으로 발생하는 사이버 보안 위협으로 인해 비즈니스 종단, 이메일 및 중요 데이터의 보호 및 백업은 그 어느 때보다 더욱 필요하다. DS1522+에는 데이터 백업, 스냅샷 및 복제 자동화 기능이 포함되어 있어 저장된 파일과 LUN을 설정 후 자동으로 다른 장치 및 클라우드 서비스로 백업할 수 있다. 시놀로지(Synology)의 액티브 백업 스위트(Active Backup Suite)를 사용하면 윈도우 시스템, Hyper-V/VMware VM 및 마이크로소프트 365/구글 워크스페이스 계정과 같은 IT 인프라를 안전하게 DS1522+에 백업하고 필요할 때 간편하게 복원할 수 있다. 또한 DS1522+는 로컬 데이터 소유권을 제공하는 포괄적인 비디오 관리 시스템으로 실행할 수 있다. 시놀로지의 서베일런스 스테이션(Surveillance Station)은 50만 개 이상의 사이트를 보호하고 있는 비즈니스용 VMS이다. 유연한 ONVIF 지원과 검증된 IP 카메라 8300개 이상을 사용할 수 있어 구축이 간단하고 각 위치의 요구 사항에 쉽게 부합된다. 서베일런스 스테이션을 사용하면 사용자 지정 가능한 최신 인터페이스를 통해 DS1522+에서 카메라를 최대 40개까지 간편하게 설정하며 관리할 수 있다. 규모가 크거나 건물이 여러 개 있는 환경의 경우 애드인 평면도를 추가하고 구글 지도나 오픈스트리트맵(OpenStreetMap)을 중첩하여 상황을 극대한 파악할 수 있다. 녹화 서버 백업, 다중 장치 관리(Central Management System) 및 단대단 암호화되는 C2 Surveillance로 동시 이중 녹화가 지원되므로 중요한 장면을 보존하고 복원력을 강화할 수 있다. 시놀로지(Synology Photos)를 사용하면 증가하는 컬렉션을 관리하려는 아마추어 사진 작가가 자신의 휴대전화에서 미디어를 빠르게 꺼내 백업하고 사진을 분류 및 정리하며 강력한 권한 제어로 간편하게 공유할 수 있다. 시놀로지의 페기 웽(Peggy Weng) 제품 매니저는 "DS1522+는 다양한 사용 요구 사항과 환경에 적합한 다용도 솔루션이다. 새로운 10GbE 업그레이드 옵션과 드라이브 10개를 추가할 수 있는 확장성으로 DS1522+는 경제적이며 조직과 함께 간편하게 성장할 수 있는 솔루션"이라고 전했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 빠른 선택 기능을 통한 작업 효율 향상. ZW3D CAD - 향상된 블렌드 면 G3 연속성 기능으로 한층 더 부드러운 곡률 효과 구현, 다양한 어셈블리 작업을 위한 구속 타입 추가와 분해도 기능 및 스마트 지퍼 기능 추가. ZW3D CAM - 엑셀 데이터로 관리할 수 있는 공구 라이브러리 환경으로 공구 데이터베이스의 체계적인 관리 및 수정, 손쉬운 다중 공작물 출력 및 향상된 코너 잔삭 기능, 더욱 빨라진 QM 배치연산 등. 권장 사양 : 윈도우 7 SP1/8.1/10, 인텔 코어 5 이상의 CPU, 8GB 이상의 RAM, OpenGL 3.1 이상을 지원하는 엔비디아 쿼드로 FX 580 512MB 이상의 그래픽카드 공급 : 지더블유캐드코리아   CAD/CAM/CAE 소프트웨어 전문 기업 지더블유캐드코리아는 ZWCAD(지더블유캐드)를 통해 건축/토목/제조 전체적인 시장에 확장해 나가고 있으며, 엔지니어링 소프트웨어 분야 확장을 위해 올인원 CAD/CAM 소프트웨어인 ZW3D를 꾸준히 확대 및 강화하고 있다. 또한 최신 버전인 ZW3D 2023을 5월에 출시하였다. 이번 버전에는 CAE 분야가 강화된 ZW3D Structural이 내장되어 있는데, 지더블유캐드코리아는 올해 국내 제조 시장에서 본격적인 비즈니스 확대를 진행할 예정이다.   ZW3D의 발전 방향 ZW3D 2023은 초기 개발 설계/설계 수정 및 2.5D/3축/5축 CAM 데이터 생성이 가능하다. 최근에는 설계 제품에 대한 구조해석이 추가되어 CAD/CAM/CAE의 모든 기능이 하나의 소프트웨어로 가능한 올인원 소프트웨어로 거듭나고 있다. 앞으로도 통합 플랫폼 CAx 솔루션으로 발전해 나갈 것이며, 이는 기업 면에서 비용 절감 및 관리의 효율성을 높일 수 있을 것이다. 한편, 지더블유캐드코리아는 디지털 트랜스포메이션에 대응하기 위해 자체적으로 개발업체와 협력을 통해 ‘포커스 시리즈(Focus Series)’를 개발하고 있다. 기존에 선보인 ‘모델링 포커스’와 ‘전극 포커스’ 외에도 ZW3D 2023 출시와 함께 2D 도면을 활용한 자동화 ‘CAM 포커스’, 3D 면편집 자동화를 도와주는 ‘면 편집 포커스’ 등이 개발되어 추가되었다.   ▲ 차체 용접 및 부품 자동화설비를 담당하는 고객사의 ZW3D CAD/CAM 솔루션 사용사례   3D CAD 시장에서 ZW3D의 성장 전략 국내에서 ZW3D가 도입된 지 약 7년 정도가 되었으며, 지더블유캐드코리아가 벤더사로서 고객사에게 실무설계를 지원한지 약 3년차에 접어들었다. 대부분의 주요 기업들은 3D CAD 도입이 완료되었으나, 아직까지도 전용 3D CAD를 도입하지 못한 기업도 있다. 지금까지 ZW3D를 도입하는 주 고객층은 보통 타 3D CAD에서 작업했던 파트/어셈블리 데이터를 불러 와 영업적인 목적의 견적용 뷰어나 현장에서의 금형 편집 용도 그리고 실질적인 FA 장비 설비 수정 및 변경, 커스터마이징을 하기 위한 주요 파트의 세컨드 설계 분야가 많았다. 이는 ZW3D가 데이터의 호환성 및 로딩 속도의 이점과 더불어 기존 제품군에 밀리지 않는 범용적인 설계 기능을 내재하고 있기 때문에 가능했다. ZW3D 2023은 설계자가 충분히 범용적으로 활용할 가치가 있는 기능을 탑재했다. 기본적인 57개의 새로운 옵션과 더불어 약 140여 개의 신기능이 포함되었는데, 특히 설계자의 편의성을 위해 구축된 커스터마이징 기능 모드와 파트/어셈블리, 판금, 금형설계 등 다양한 분야에서 설계 시간 단축을 위한 표준화 기능들이 선보인다. 이를 통해 설계 소프트웨어로서 활용가치를 더욱 입증할 수 있는 기술적인 발판을 마련했다.   ▲ 2축 선반 및 3축가공 및 4/5축 가공까지 지원하는 ZW3D CAM   CAM 분야에서 ZW3D CAM의 방향 아직까지 국내 부품 시장에서는 3D 모델링이 아닌 2D 도면이 주된 회사의 자산인 경우가 대부분이다. 시장에서 유통되고 있는 CAM 소프트웨어의 대부분은 3D 모델링 기반의 3D 형상가공을 위한 솔루션이고, 대부분 금형가공, 복합기, 자동반, 다축가공 등에서 사용하는 하이엔드 타깃의 제품이다. 이를 제외하면 일부 부품시장에서 가장 많이 사용되는 2D 도면을 통해 CAM 데이터를 생성할 수 있는 소프트웨어는 많지 않다. ZW3D CAM은 부품가공 분야, 특히 2.5D 밀링 가공 분야에서 필요한 솔루션을 제공하고자 한다. 특히 2D 도면, 3D 모델링 데이터를 가리지 않고 모두 활용할 수 있다. ZW3D 2023에서 CAM 기능의 두드러진 발전 전략은 개발 협력사와 1년여간 합작하여 론칭한 2.5D 밀링 공정 자동화 프로세스인 ‘CAM Focus’이다. 이미 ZW3D CAM 모듈은 기본적으로 가공에 필요한 3D 파트설계 및 지그설계를 위한 설계용 모듈인 Lite 버전이 내장되어 있어, 많은 고객사의 3D 전환에 기여했다.   ▲ ZW3D & CAM Focus는 2D 및 3D 데이터 모두 활용이 가능한 CAM 공정 자동화 솔루션이다.   ZW3D와 CAM Focus를 활용할 경우, 전처리 단계로 대부분의 고객들이 보유하고 있는 2D 도면처리 작업부터 최대의 효율을 확보할 수 있다. 일반적으로 도면을 활용한 데이터 생성시, 100% 완벽한 도면은 많지 않다. 이로 인해 발생할 수 있는 중복된 커브, 열린 커브 등을 CAM Focus를 활용해 찾아내고 빠르게 수정하고 실제 가공 데이터 생성 단계로 넘어갈 수 있다. 또한 CAM 데이터 생성 단계에서는 개별 툴패스 작업이 아닌, 공정별 밀링 가공경로를 생성할 수 있기 때문에 작업 시간 단축에서 약 70%이상 효과를 볼 수 있다. 마지막으로 모든 데이터가 생성되었다면, 커스터마이징된 작업지시서를 통해 표준화된 공정지시서를 쌓아 회사의 데이터 자산을 표준화할 수 있다. 이 외에도 ZW3D 2023에서는 약 30여가지의 2D, 3D CAM 신기능이 추가되어, 2축 선반/밀링부터 3축 및 4/5축 가공 시뮬레이션까지 지속적으로 사용자들의 편의성 및 가공 효율을 극대화하기 위해 개발에 힘쓰고 있다.     ZW3D 2023의 CAE 제품군 론칭 ZW3D 2023에서 가장 큰 혁신은 구조해석 솔루션이라고 할 수 있다. 기존 CAD/CAM 제품군을 넘어 통합 솔루션의 포트폴리오를 완성하는 초기 단계로 ZW3D Structural을 론칭했다. ZW3D Structural은 자체 개발된 전처리 단계 솔루션인 ‘ZWMeshWorks’와 구조해석용 솔루션인 ‘ZWSim Structural’의 각 기능을 ZW3D로 통합한 결과물이다. 이로써 ZW3D 제품 포트폴리오는 자동차/선박/항공/에너지 설비/산업기계/전자 및 기타 산업 분야에 대한 설계/제조/시뮬레이션을 통합하기 위해 나아가고 있다. ZW3D Structural은 NAFEMS에서 제공되는 공식 데이터 결과물을 통해 구조해석 시뮬레이션에서 사용할 수 있는 오차 범위를 검증했으며, 실제 글로벌 기업과 협업을 통해 점진적인 테스트를 진행하고 있다. 현재 정적 구조해석, 동적 구조해석, 모달 해석, 열전달 해석 등의 솔버가 탑재되어 있으며, 차기 버전인 ZW3D 2024에서는 비선형 해석의 집중적인 발전이 있을 것으로 예상된다.     ZW3D의 향후 CAD/CAM 솔루션 전략 끝으로 현재 CAD/CAM 시장은 산업 분야에 관계없이 많은 사용자들이 이미 사용하고 있는 상태로, 사실상 정착된 시장으로 이를 돌파하기 위해 많은 소프트웨어 회사들이 연간 라이선스, 유지보수비용, 버전별 호환성, 단속 강화 등 다양한 정책을 시행하고 있어 유저들의 부담이 커지고 있다. 한편으로 ZW3D는 엔지니어링 소프트웨어 분야에서 영구 라이선스, 저비용 대비 고효율 소프트웨어로 자리매김하고 있으며 매년 40% 이상의 성장률을 보여주고 있어, 앞으로 많은 발전과 투자를 통해 통합 솔루션으로서의 CAx 솔루션으로 거듭날 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

프랑스 국영 철도 운영사인 SNCF의 R&I 부서는 객차 내부의 소음 쾌적성에 대한 연구와 소음 감소 대책에 대한 검증을 위해 소음 해석 솔루션을 사용하고 있다. ■ 자료 제공 : 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스   그림 1   SNCF는 매일 500만 이상의 승객과 화물을 수송하는 세계에서 가장 큰 철도망 중 한 곳을 운영하고 있다. 이 회사는 3만 5000km에 이르는 철도망을 따라서 매일 1만 4000대 이상의 열차를 운영하고 있으며, 이 중에는 TGV(Train a Grande Vitese)가 달리는 2600km의 고속철도 역시 포함되어 있다. SNCF는 열차 제조사가 아니지만, 소음이 억제된 조용한 환경을 승객들에게 제공하는 것은 무엇보다 중요하다. 특히 단거리 항공을 대체하기 위한 고속 열차의 경우 고객들의 기대치가 높기 때문에 더욱 그렇다. 일부 열차는 수십 년 이상 사용될 수 있기 때문에 SNCF는 장기간 사용을 고려하여 열차를 구매 및 운영한다. 열차 여행에 대한 일반 대중의 기준이 높아짐에 따라, 이러한 구형 열차들은 요구 수준까지 최대한 소음을 줄이기 위한 개장이 필요하다. 이러한 개장은 주로 기계장비 및 전기모터부에 흡차음재를 새로 적용하고, 바퀴의 충격흡수 장치나 제진 장치를 교체하고, 열차의 벽, 바닥, 천장에 흡음재를 적용하는 방식으로 이루어진다. 명확한 공학적 이해 없이 수천 대의 열차를 개장하게 될 경우 그 비용이 매우 커질 수 있다. 따라서 이러한 업무를 맡은 엔지니어는 소음 전파 경로를 파악하고 비용을 억제하면서도 소음대책이 최적의 효과가 나타나는 중요한 부위를 찾아내야 한다.   소음 발생원 및 소음의 감소 열차에서 발생하는 소음은 외부 환경으로 방사하는 소음과 차량 내부로 방사하는 소음 모두 열차의 운행속도에 따라 크게 달라진다. 80km/h에서 300km/h 사이의 일반적인 운행조건에서 주요 소음원은 바퀴의 구름(rolling)에서 발생한다. 이 소음은 제조과정이나 마모로 생기는 철궤의 고르지 못한 부위와 바퀴가 접촉하여 발생하게 되며, 일반적으로 기차 여행을 하는 승객이 겪는 가장 흔한 소음이다. 두 번째 소음원은 전기모터/열전동기 같은 객실 내 장비나 공조장치에 의해 발생한다. 이러한 소음은 속도가 증가하게 되면 차량의 구름 소음(rolling noise)에 의해 대부분 가려지기 때문에 저속에서만 느낄 수 있다. 마지막으로 열차 속도가 300km/h 이상 증가하면 주요 소음원은 구조물, 대차, 집전장치와 유체의 상호 작용에 의해 발생하는 유동 소음이 된다. SNCF는 소음 경로를 정확하게 파악하여 소음 쾌적성을 높이는 대책을 수립하기 위해 소음 해석을 수행하고 있다. 소음 해석은 어떤 대책이 가장 최적의 효과를 가질 것인가에 대해 공학적으로 설명을 해주는 효과적인 도구이다. 매우 많은 설계안에 대해 실험으로 모두 검증할 수는 없기 때문에, SNCF는 비용면에서 많은 장점을 가지고 있는 해석을 통해 검증하였다.   그림 2. 액트란은 흡음현상과 차음현상을 포함한 물리적 현상의 해석뿐만 아니라, 설계안에 대한 정교한 해석이 가능하다.   첫 단계로 소음 해석은 생산 환경보다는 R&D 과제의 형태로 진행된다. 이와 관련하여 에이펙스(MSC Apex)와 액트란(Actran)을 이용하여 내부 소음 해석 모델을 만들어 낸다. 에이펙스는 인체공학적이며 쉽게 배울 수 있는 도구 모음을 제공한다. 이러한 도구 모음으로 CAD 모델을 메시(mesh)로 변환한 이후 기존 형상을 수정하고, 유한 요소 방법에 적합한 메시를 생성하고, 소음 해석을 위해 이 메시를 액트란으로 보내는 과정을 수행하게 된다. 액트란은 다양한 흡차음재를 모델링하고, what-if 분석/조사를 통해 이러한 흡차음재의 최적 위치를 쉽게 찾아낼 수 있는 능력이 검증되어 도입되었다.   소음 해석 기법의 도입 소음을 줄일 수 있는 수치해석 기법을 제공하기 위해 혁신개발부 내 전담 팀이 만들어졌다. 이 팀의 주요 임무는 소음 저감 연구에 대한 최적의 실행방식을 찾아내는 방법론을 만들고, 소량의 실험적인 시험만으로도 적용할 수 있는 도구를 제공하는 것이었다. 구름 소음에 대한 외부 소음 문제는 이미 정리가 잘 되어 있었기 때문에, 승객 쾌적성을 위한 실내 소음이 주요한 관심사이다. 이 문제를 해결하기 위해, 전담 팀은 먼저 단순화시킨 열차 객실을 검토하였다. 이 객실은 평행 육면체 상자 형태로, 열차 내부 소음 해석에서 가장 난제인 음향 공간의 크기에 대한 가이드라인을 도출하기 위한 것이다. 해석 모델의 크기는 해석 수행 시간을 결정하는 중요한 인자이다. 큰 물체의 경우 해석 주파수가 높아질수록 더 많은 격자가 필요하다. 열차의 객실은 매우 크기 때문에 고주파수 (1000Hz 이상) 해석을 수행하기는 쉽지 않다. 연구자들은 특정 파장이나 주파수를 적절하게 모델링하기 위해 얼마나 많은 격자가 필요할 것인가에 대한 기준을 세우는 연구를 수행하였다. 이들은 파장당 최소 5개의 요소를 갖는 것이 중요하며, 유체 감쇠율이 적정하게 정의되어야 한다고 결론을 내렸다.   그림 3   다음 단계로 연구자들은 좀더 현실적인 모델에 대해 작업을 했는데, 에이펙스에서 형상 단순화 및 메시 생성 과정을 진행하였다.(그림 4) 이 모델은 좌석, 테이블, 짐 선반뿐만 아니라 열차 내의 다른 두 칸인 승객칸과 역 연결칸을 포함한다. 모델에서 고려한 주요 소음원은 구름 소음이다. 이 소음원은 3rd 옥타브 밴드 스펙트럼(dB(A))으로 정의된 모노폴 음원으로 모델링하였다. 이 연구의 주요 목적은 객실 내 소음 방사현상과 연결칸으로 전달되는 소음 방사현상을 구현하고, 객실 내 흡음재에 의한 흡음 효과를 평가하는 것이었다. 모든 안을 실제로 시험하고 그 대책을 모델링할 수는 없기 때문에, 해석을 이용한 검증은 비용 측면에서 많은 이점을 가지고 있다.   그림 4   역 연결칸과 승객칸은 유리판으로 나누어지며 이 유리판은 Thin Shell 요소로 모델링된다. 승객칸 내부의 흡음 부위는 <그림 4>에 표시된 것과 같이 여러 표면에 흡음율을 적용하여 모델링된다. 소음 평가를 위해, 승객 위치에서 다수의 마이크를 생성하여 객실내 특정 높이에서 결과를 평가하였다.   그림 5. 실내 모델의 소음원(노란색)   예비 해석 결과를 통해 연구가 필요한 중요 주파수 영역을 확인하였다. 그리고 나서 이 주파수 영역에서의 소음 저감 가능성을 평가하기 위해 몇 가지 What-if 연구 시나리오를 설정하였다. 다음 단계로 흡음 면의 물성치를 수정하여 기존 모델을 변경하는 작업은 매우 쉽다. 바닥면과 천장에 다른 재질을 적용한 효과는 <그림 6>에서 확인할 수 있다.   그림 6. 수치해석을 통해 엔지니어는 여러가지 아이디어를 비교해 볼 수 있고 현상에 대한 이해를 높일 수 있다.   두 번의 해석을 수행하고 그 결과를 보면 (소음원에 가까운) 객실 입구에 흡음재를 적용하는 것이 소음 감소에 훨씬 큰 효과를 가질 것이라는 결론에 이르게 된다. 특정 주파수에서 예상 음압의 크기를 보면 이 효과는 더 확실히 나타난다. 음원 근방에 흡음재를 적용하면 소음 증가의 원인인 다중 반사 현상을 없앨 수 있어서 소음 감소에 더 효과적이다. 이번 연구의 주요 연구자인 Claire Chaufour는 “수치해석 모델은 (엔지니어가) 다양한 시나리오를 상정하고 소음 관점에서 그 영향도를 정량화할 수 있다”는 점에서 이러한 과정의 유용성을 확인하였다.   그림 7. 객실칸 입구에서의 SPL(단위 : dB(A))   맺음말 이러한 탐색연구와 검증연구를 통해 유용한 결과를 확보한 이후, 다음 단계는 개장 팀의 엔지니어들이 이 방법론을 받아들여서 더 조용하고 더 안락한 객실을 만드는데 적용하는 것이다. 불편한 소음 조건이 개선된 환경에서 승객들은 열차에 타고 있는 동안 효율적으로 일을 하거나, 휴식을 취하거나, 승차를 즐길 수 있게 된다. 나아가 이 방법론은 음향 메타물질 탐색에 사용될 수 있다. 이러한 음향 메타물질은 흡음재로 인해 증가하는 무게를 줄이면서 성능 개선 효과를 얻을 수 있을 것이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.