‘언택트 시대, 디지털 전환을 위한 시뮬레이션’이라는 주제로 지난 11월 13일 ‘CAE 컨퍼런스 2020’이 진행되었습니다. 코로나19의 글로벌 대유행이 가져온 사회와 산업의 변화에 맞물려, 제품과 기업의 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)은 그 중요성이 더욱 강조되고 있는 상황입니다. 올해 CAE 컨퍼런스는 이런 흐름 속에서 CAE가 디지털 혁신을 위해 어떤 역할을 할 수 있고, 무엇을 고민해야할지에 대해 다양한 관점에서 살펴보는 자리로 마련되었습니다.

피도텍의 최동훈 대표는 ‘디지털 전환 구현을 위한 인공지능 활용 기술’에 대한 기조연설에서 “인공지능(AI)은 인간의 지능적인 행동을 기계나 컴퓨터가 모방하도록 하는 총체적 기술”이라고 정의했습니다. 인공지능은 자율주행, 이미지/음성 인식, 자연어 처리, 데이터 기반 설계 등 특정한 용도를 위해 개발되었으며, 이러한 인공지능의 바탕이 되는 수치 알고리즘 또는 학습 프로그램 기법을 머신러닝이라고 할 수 있습니다.

특히 최근 많은 관심을 받고 있는 딥러닝은 머신러닝의 여러 기법 중 하나로, 사람의 두뇌가 작동하는 방식을 모사한 인공신경망 이론에 기반을 두고 있습니다. 이미지 인식이나 자연어 처리 등에 많이 쓰이는 딥러닝은 다층 신경망을 사용해 복잡한 학습모델을 개발할 수 있다는 점이 장점으로 꼽힙니다.

최동훈 대표는 “인공지능을 엔지니어링 영역에서 활용하는 ‘데이터 기반 설계’의 경우 진전이 다소 더딘 편이지만, 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용한 설계는 공학분야에서 4차 산업혁명의 주요 키워드”라고 짚었습니다. 그리고 “공학설계에서 시뮬레이션의 활용은 꾸준히 확대되고 있으며, 시험과 시뮬레이션 데이터가 축적되면서 데이터 주도의 설계 및 데이터 주도 설계와 인공지능의 결합이 성장할 것”이라고 전망했습니다.

한양대학교 명예교수인 LG전자 오재응 기술고문은 기조연설을 통해 ‘디지털 전환 기반 VPD 프로세스 구축 및 MBSE의 도전과 응용’에 대해 소개했습니다. 현실의 물리적인 객체를 복제해 가상 모델을 만드는 디지털 트윈(digital twin)과 VPD(가상제품개발)는 R&D의 효율을 높이고 업무 방식을 바꿀 수 있는 디지털 기술로 꼽히고 있습니다.

오재응 기술고문은 “CAE가 시뮬레이션의 분야 중 하나로서 3D 요소를 해석하는 것이라면, VPD는 전체 시스템을 해석하기 위해 1D-3D CAE의 코시뮬레이션(co-simulation)과 1D 요소를 포함한다”고 설명했습니다.

효과적인 VPD를 위해서는 먼저 시스템의 기능과 구조에 대한 모델을 만들어야 이 모델을 해석해 결과를 예측할 수 있습니다. MBD(모델 기반 개발)를 구현하면 엔지니어의 시간과 노력을 줄여 설계주기를 단축하고, 정보의 일관성과 완전성을 검토해 설계 오류를 줄이며, 엔지니어의 수작업을 줄여 정확성을 높일 수 있다는 것이 오재응 기술고문의 설명입니다. 여기에서 단계적인 최적화를 통해 최적의 파라미터를 찾아나가는 과정이 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)라고 할 수 있습니다.

VPD의 개념은 많은 사람들이 이해하고 있지만, 결국 문제는 ‘어떻게 실천할 것인가’로 모이는데요. 오재응 기술고문은 “개념 및 상세설계 단계에서 디지털 트랜스포메이션 기반의 프로세스를 실천하는 것이 중요하다”고 짚었습니다.

이외에도 이번 CAE 컨퍼런스에서는 미래 자동차 개발을 위한 시뮬레이션, 설계와 생산을 위한 시뮬레이션 관련 신기술, CAE의 가치를 높이기 위한 역량 강화 전략 등 다양한 내용이 소개되었습니다.

• 자세한 내용은 캐드앤그래피스 웹사이트에서 볼 수 있습니다.