1974년 설립한 LS일렉트릭은 전력, 자동화, 신재생 분야에 주력해 온 종합 전기전자기업입니다. 현재는 4차 산업혁명으로 빠르게 변화하는 시장 상황에 맞춰 스마트 에너지 등 융복합 사업에 초점을 맞추고 있다고 합니다. 또한, 글로벌 기업 및 디지털 기업으로 진화하겠다는 미래 비전을 내세우고 있는데요. 이를 위해 LS일렉트릭이 설정한 핵심 이니셔티브 중 하나가 바로 디지털 트랜스포메이션이라고 합니다.

LS일렉트릭은 지난 2017년 CAE 인프라를 클라우드 기반으로 구축했습니다. 해석 툴과 워크스테이션을 대량으로 사용하면서 클라우드에 대한 일선 연구원들의 요구가 이어졌고, 경영진에서도 서버 구축 및 운영 비용을 줄이면서 연구개발 속도를 높일 수 있다고 판단해 클라우드 CAE의 도입을 진행했다고 합니다.

LS일렉트릭이 클라우드 CAE를 도입한 초기의 주된 목적은 전력 계통에서 실제 시험을 진행하기 전에 빠르게 설계를 검증하는 것이었는데, 현재는 멀티피직스(다중물리) 및 조립 공정 시뮬레이션, 자동화 등으로 클라우드 CAE의 활용 범위를 넓히고 있는 단계입니다. 한편, 예상치 못한 코로나19의 대유행 상황에서 설계 및 해석 업무자들이 재택근무로 무리 없이 전환하는 데에도 클라우드가 큰 역할을 했다고 합니다.

“클라우드를 활용해 고가의 워크스테이션이 없어도 기존에 1달이 걸리던 전/후처리 업무를 3시간이면 끝낼 수 있게 됐고, 성능 시험 횟수를 줄이면서 제품 개발의 전체 주기를 크게 단축할 수 있었다. LS일렉트릭의 경우 제품 개발 과정에서 시험 비용이 상당히 높은 편인데 클라우드 CAE는 이런 비용을 낮추는 데에도 큰 역할을 했다. 무엇보다 클라우드로 빠르게 반복 시뮬레이션을 하면서 제품의 품질과 신뢰성을 높일 수 있게 됐다.”

김영근 CTO, LS일렉트릭

한편으로 클라우드 CAE를 실제로 사용하면서 LS일렉트릭이 체감한 문제점도 있었다고 하는데요. 그 중 하나가 해석에 필요한 대량의 데이터를 원활하게 관리하는 것이었습니다. LS일렉트릭은 CAE 활용이 늘면서 연간 해석 건수가 2021년에는 약 5000건에 이르렀고, 누적된 시뮬레이션 데이터는 140TB까지 증가했습니다. 당연히 이 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지의 비용과 관리 효율 문제가 제기됐습니다.

이를 해결하기 위해 LS일렉트릭은 AWS 클라우드 서비스를 이용한 SDM(시뮬레이션 데이터 관리) 체계를 구축했습니다. SDM 구축을 위해 LS일렉트릭은 해석 업무 관련 프로세스의 일부를 AWS 클라우드 서비스의 앱스트림 2.0(Amazon AppStream 2.0) 기반으로 전환해 가상접속 환경(VDI : Virtual Desktop Interface)을 구성했습니다. 앱스트림 2.0은 클라우드에 애플리케이션을 구축하고, 인터넷을 통해 스트리밍 방식으로 배포할 수 있는 서비스인데요. 스트리밍 방식의 가상접속 환경을 제공하는 앱스트림 2.0을 활용하면 CAE 소프트웨어를 빠르게 사용하고, 해석 수행을 위한 전/후처리 작업을 편리하게 처리할 수 있다고 합니다.

또한, LS일렉트릭은 시뮬레이션 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지를 아마존 S3(Amazon S3)에서 아마존 FSx(Amazon FSx)로 이전했습니다. 상대적으로 가격이 낮은 FSx로 옮기면서 시뮬레이션 데이터를 관리, 운영하는데 있어 비용 부담을 줄일 수 있게 됐다는 것이 LS일렉트릭의 설명입니다.

LS일렉트릭은 국내에서 퍼블릭 클라우드 기반의 CAE 인프라를 구축한 첫 사례로 꼽힙니다. 또한, 아마존웹서비스(AWS)에 따르면, 앱스트림 2.0을 이용한 SDM 구축 사례로는 세계 최초라고 합니다. LS일렉트릭은 디지털 트윈, 데이터 애널리틱스, 인공지능을 제품 개발에 접목하는 데에 있어서도 클라우드 인프라가 역할을 할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 디지털 트윈, 데이터 애널리틱스, 인공지능 등은 대량의 데이터를 원활하게 처리하는 것이 중요한데, 이를 구현하기 위한 핵심 인프라로 클라우드가 역할을 할 것이라는 전망입니다.

“3D 설계와 멀티피직스 시뮬레이션을 활용하는 목적은 실제 현장과 같은 제품 및 공정을 개발하고 양산하기 위한 것으로 볼 수 있다. 이런 맥락에서 앞으로는 디지털 트윈과 메타버스가 꾸준히 확산될 것이다. 또한, 클라우드에 대량의 CAE 데이터가 축적되면, 이 데이터를 학습한 인공지능을 최적 설계에 활용할 수도 있다.”

김영근 CTO, LS일렉트릭

• 캐드앤그래픽스 2022년 5월호에서 자세한 내용을 볼 수 있습니다.