<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2024/12/06/news-p.v1.20241206.0dca32f4c11646c49a58a897d75eebb4_P2.jpg" />새처럼 움직이는 항공 로봇 '레이븐'.스위스 로잔 연방 공대(EPFL) 신원동 박사팀이 개발했는데요.연구팀은 새의 엉덩이와 발목, 발을 참고해 뒷다리를 만들었습니다.실제 새처럼 땅에서 걷고, 틈새를 건너뛰고, 위로 뛰어오릅니다.껑충 뛰면서 날아오르는 이 기능이 핵심인데요.기존 고정익 항공기처럼 지상을 달리지 않고 제자리에서 날아오릅니다.연구팀은 레이븐의 점프 이륙이 점프하지 않고 날아오를 때보다 에너지 효율이 더 높다고 설명했는데요.또 기존 고정익 항공기에 이 기능을 도입하면 복잡한 지형에서도 효율적으로 쓸 수 있을 거라고 덧붙였습니다.#새 #로봇 #항공 #공대 #스위스 #신원동 #박사 #점프최성훈 기자 csh87@etnews.com </div>

<div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241250/art_17340709672131_1be9be.jpg" /></figure>아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 오비탈 머티리얼즈와 다년간의 파트너십을 체결했다고 13일 발표했다. 양사는 AI를 활용해 데이터 센터의 탈탄소화와 효율성 향상을 위한 새로운 기술 개발을 목표로 협력한다.오비탈은 자체 개발한 AI 플랫폼으로 데이터 센터 통합 탄소 제거 및 냉각 기술 개발을 위한 신기술과 첨단 소재를 설계, 합성, 테스트하고 있다. AWS와 오비탈은 탄소 제거와 효율성 증대를 위해 이 같은 새로운 기술의 확장성과 성능을 함께 평가할 예정이다.기존에 첨단 소재 개발은 실험실에서 오랜 시행착오를 거치는 느린 과정이었다. 오비탈은 이 과정을 생성형 AI 설계로 대체해 재료 발견과 신기술 상용화 속도 및 효율성을 획기적으로 개선한다. 오비탈의 첫 제품은 독자적인 활성 물질을 활용하는 탄소 제거 기술이다.오비탈은 2024년 1분기에 연구소를 설립한 이후 AI 플랫폼을 활용해 재료 성능을 10배 향상시켰다. 이는 기존 개발 방식보다 수 배 빠르며 탄소 제거 효율성 면에서 새로운 지평을 열었다. 오비탈은 2025년 말까지 탄소 제거 기술을 배치하고 테스트할 계획이다.조나단 고드윈 오비탈 머티리얼즈 CEO는 “AWS와의 파트너십을 통해 데이터 센터의 탈탄소화와 효율성을 위한 첨단 기술의 배포를 가속화할 것”이라며 “시장을 선도하는 AWS와의 협력은 냉각, 물 활용, 탄소 제거 분야의 제품 개발 속도를 더욱 높일 것”이라고 말했다.오비탈의 첨단 소재 시뮬레이션을 위한 오픈소스 AI 모델인 오브(Orb)는 아마존 세이지메이커 점프스타트와 AWS 마켓플레이스를 통해 AWS 고객들에게 제공될 예정이다. 오브는 AWS 플랫폼에서 제공되는 최초의 소재용 AI 모델로 반도체, 배터리, 전자제품 등 첨단 소재와 기술을 다루는 AWS 고객이 안전하고 통합된 클라우드 환경에서 시장을 선도하는 가속화된 R&D에 접근할 수 있게 한다.하워드 게펜 AWS 에너지 & 유틸리티 부문 총괄 매니저는 “AWS는 데이터 센터의 탈탄소화와 효율성 향상을 추구하는 오비탈과 그들의 사명에 협력할 수 있기를 기대한다”며 “오브를 아마존 세이지메이커 점프스타트 및 AWS 마켓플레이스와 통합함으로써 지속가능한 혁신이 더욱 광범위하게 이뤄질 수 있게 할 것”이라고 말했다.헬로티 이창현 기자 |</div>

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 오비탈 머티리얼즈와 다년간의 파트너십을 체결했다고 13일 발표했다. 양사는 AI를 활용해 데이터 센터의 탈탄소화와 효율성 향상을 위한 새로운 기술 개발을 목표로 협력한다.

AWS-오비탈, 데이터센터 탈탄소화 위한 기술 개발 추진

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2024/12/13/news-p.v1.20241213.8d6ddcaa15934754a86caa22faa7c4f3_P1.jpg" />'통신·센싱 통합기술(ISAC)'이 6세대(6G) 시대를 주도할 혁신기술로 주목받고 있다. 통신·센싱 통합기술은 이동통신 기지국이 무선통신 뿐만 아니라 자동차, 대기환경, 주변사물을 인식해 다양한 활용도와 새로운 비즈니스모델을 창출할 것으로 예상된다. 화웨이, 노키아, 퀄컴 등 주요기업이 본격적인 준비에 착수했다. 우리 기업·연구기관도 대응이 요구된다.15일 정보통신기획평가원(IITP)과 통신업계에 따르면 국제민간표준화기구(3GPP)와 국제전자전기공학회(IEEE) 등 국제표준화단체와 기업들은 ISAC 기술 표준화 연구를 진행 중이다.ISAC는 위성통신(비지상통신·NTN)과 인공지능(AI) 결합에 이어 기존 이동통신 패러다임을 바꾸는 6G 혁신 기술로 주목받고 있다. 6G는 기존 6㎓ 이하 중저대역 주파수에 더해 어퍼미드밴드(7~24㎓) 대역과 서브테라헤르츠(92~300㎓) 등 고대역 주파수를 조합해 활용하게 될 전망이다.고대역 주파수는 회절성(장애물을 피해 돌아나가는 성질)이 부족하고, 직진성이 강해 근거리에서 고속 무선 통신용으로 사용될 수 있다. 이같은 특성은 주변 사물과 공기 변화 등을 미세하고 정밀하게 인식하는 데 활용될 수 있다.도로 주변에 설치된 6G 기지국이 도로 상황변화, 보행자 위치 등을 직접 확인하고 그 정보를 초고속무선통신을 이용해 차량과 주고받는 서비스 모델역시 가능하다. 6G 기지국이 통신기능을 수행하면서 동시에 공기질을 측정하거나, 주변환경 변화를 인식하는 하는 서비스도 가능할 것으로 기대를 모으고 있다.IITP 주간기술동향·한국전자통신연구원(ETRI) 연구에 따르면 주요기업과 연구기관은 6G ISAC 기술개발을 본격화하고 있다. 노키아는 대규모 멀티안테나(MIMO) 기술을 활용해 통신과 레이더 센싱을 결합하는 연구를 진행 중이다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 ISAC 전파 모델링을 개발하고 있다. 퀄컴, 화웨이도 관련 기술개발을 진행 중이다. ZTE는 5G 네트워크에서 ISAC 기술을 시험하기도 했다.국내에서도 초기 단계 연구가 진행중이다. SK텔레콤은 지난해 6G 백서에서 ISAC이 6G 주요 서비스가 될 것으로 예상했다. 연세대, 성균관대, 서울대, 한양대 등이 관련 기술 개발을 진행 중이다. 해외에 비해서는 초기단계라는 평가다.연구기관 전문가들은 “ISAC 기술은 6G 발전과 함께 통신과 센싱의 통합을 통해 새로운 차원의 서비스를 제공할 수 있다”며 “다양한 기술적 도전과제를 극복하고, 표준화된 기술 기반을 마련하는 게 필수”라고 조언했다.박지성 기자 jisung@etnews.com </div>

'통신·센싱 통합기술(ISAC)'이 6세대(6G) 시대를 주도할 혁신기술로 주목받고 있다. 통신·센싱 통합기술은 이동통신 기지국이 무선통신 뿐만 아니라 자동차, 대기환경, 주변사물을 인식해 다양한 활용도와 새로운 비즈니스모델을 창출할 것으로 예상된다. 화웨이, 노키아, 퀄컴 등 주요기업이 본격적인 준비에 착수했다. 우리 기업·연구기관도 대응이 요구된다.

6G기지국이 주변사물까지 인식…'통신·센싱 통합(ISAC)' 글로벌 선점 경쟁

<div><figure><img src="https://www.energytimes.kr/news/photo/202412/66197_35554_5340.png" /></figure>【에너지타임즈】 한국전력공사(사장 김동철)가 최근 이탈리아 현지에서 열린 세계터널학회(International Tunnelling Association) 어워드에 ‘디스크 커터 마모측정 패키지 및 TBM(Tunnel Boring Machine) 모니터링 기술’로 참가해 금상을 받았다.TBM은 다수의 디스크 커터가 장착된 헤드를 회전시켜 암반을 뚫는 회전식 터널 굴착 기계로 발파하는 것보다 진동‧분진‧소음 등이 적고 안전사고 발생 확률이 낮아 현재 세계적으로 널리 사용되고 있다.한전 전력연구원에서 개발한 이 기술은 TBM 디스크 커터에 센서를 부착해 마모량을 무선으로 측정하는 한편 TBM 운전현황과 장비 이상 실시간 점검을 할 수 있도록 개발됐다.특히 이 기술은 밀폐된 터널 작업환경 속에서 디스크 커터 마모점검 작업을 센서로 대체함으로써 터널 근로자 위험 노출을 줄일 수 있고, 디스크 커터 적기교체를 가능하게 함으로써 전력구 공사 기간을 줄일 수 있다.전력연구원 관계자는 “앞으로도 전력연구원은 전력구 건설 시 공사비와 기간을 줄일 수 있는 추가 연구를 계속 추진해 나갈 것”이라고 말했다.</div>

【에너지타임즈】 한국전력공사(사장 김동철)가 최근 이탈리아 현지에서 열린 세계터널학회(International Tunnelling Association) 어워드에 ‘디스크 커터 마모측정 패키지 및 TBM(Tunnel Boring Machine) 모니터링 기술’로 참가해 금상을 받았다.

한전 세계터널학회 어워드 금상 수상

<div>[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 아이엘사이언스는 13일 자회사 아이엘셀리온이 국가 연구개발사업을 통해 다이나믹 프로젝션 자동차 램프 기술에 대한 특허를 등록했다고 밝혔다.해당 기술은 아이엘셀리온이 직접 개발했다. 현재 국가 연구개발 지원사업을 통해 '반도체 제조 공정 기반 스마트 자동차용 결상렌즈를 적용한 커뮤니케이션 프로젝터 개발' 과제로 중소기업 상용화 기술개발을 진행 중이다.다이나믹 프로젝션 자동차용 램프 기술은 동적인 이미지를 출력할 수 있는 기술이다. 기존 1채널의 마이크로 렌즈 어레이(MLA) 프로젝션 로고램프를 다양한 채널 및 드라이버 구동방식으로 변환한 MLA 프로젝션 램프의 특허 기술이다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2024/12/13/2412131125196720.jpg" /></figure>아이엘셀리온 관계자는 "특허 기술을 통해 MLA 렌즈의 개수에 따라 다양한 패턴의 로고를 프로젝션 할 수 있다"며 "소프트웨어 제어 방식으로 다이나믹한 영상 제작도 가능하다"고 전했다.이어 "앞으로 아이엘사이언스의 실리콘렌즈 혁신 기술과 융합해 모빌리티 밸류체인을 완성하고 시너지를 창출하겠다"고 밝혔다.nylee54@newspim.com</div>

[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 아이엘사이언스는 13일 자회사 아이엘셀리온이 국가 연구개발사업을 통해 다이나믹 프로젝션 자동차 램프 기술에 대한 특허를 등록했다고 밝혔다.

아이엘셀리온, '다이나믹 프로젝션 자동차 램프 기술' 특허 등록

<div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241250/art_17341442566776_c30a9b.jpg" /></figure>계측은 항상 정밀 제조의 핵심이었다. 인더스트리 4.0이 발전함에 따라 생성형AI는 측정 정확도를 개선하고 품질 관리를 개선하며 점점 더 복잡해지는 현대 제조 요구 사항을 충족하는 동적 데이터 분석 도구를 도입하여 계측을 혁신하고 있다.인공 지능(AI)의 강력한 파생 기술인 생성형AI는 제조업체가 적응형 의사 결정, 고급 비용 엔지니어링, 효율적인 프로젝트 관리를 계측 프로세스에 통합할 수 있도록 지원한다. 실시간 데이터 기반 인사이트는 측정 정확도와 품질 관리를 재편하고 있다. AI 기반 비용 추정은 아직 새로운 기술이지만, 실시간 데이터 기반 인사이트를 통해 기존 방법을 보강할 수 있어 도입이 가속화되고 있다. 최근 보고서에 따르면, 생성형AI만으로도 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 가치를 전 세계 경제에 추가할 수 있으며, 제조 및 공급망 부문이 이 잠재적 가치의 상당 부분을 차지할 것으로 예상된다. 이 글에서는 생성형AI가 효율성 향상부터 지속 가능성 목표 달성에 이르기까지 제조 비용 엔지니어링의 장기적인 개선을 어떻게 이끌 수 있는지 살펴본다.제조 계측을 위한 데이터 분석에서 생성형AI의 혁신적 역할정밀 제조의 초석인 계측학은 제품 품질과 일관성을 보장한다. 인더스트리 4.0의 요구가 제조 환경을 재편함에 따라 인공지능, 특히 생성형AI는 효율성, 정밀도, 의사결정을 향상시키는 강력한 원동력이 되고 있다. 방대한 데이터 세트를 통합하고 분석하는 생성형AI의 능력은 제조업체에게 측정 시스템을 최적화하고 품질 관리를 개선하며 복잡한 생산 요구를 충족할 수 있는 새로운 경로를 제공한다.생성형AI를 통한 데이터 및 측정 정확도 향상정밀한 측정에 대한 계측의 의존도는 전통적으로 정적 데이터 모델에 의존해 왔다. 이러한 모델은 신뢰할 수 있지만 온도, 진동 또는 재료 불일치와 같은 변수가 정확도에 영향을 미칠 수 있는 동적 제조 환경에서는 종종 부족하다. 생성형AI는 과거 측정값, 실시간 운영 데이터, 환경 변수를 포함한 여러 소스의 데이터를 합성하여 이러한 문제를 극복한다.이러한 합성을 통해 AI는 실시간으로 적응하는 동적 모델을 생성하여 제조업체에 더 높은 정확도와 효율성을 제공한다. 예를 들어, 생성형AI는 생산 라인의 환경 조건을 복제하여 교정에 영향을 미치는 요인을 예측하고 조정할 수 있다. 잠재적인 문제를 사전에 해결하면 측정 오류가 줄어들고 가동 중단 시간이 최소화된다.품질과 효율성의 기둥으로서의 데이터 분석생성형AI는 제조 계측의 데이터 분석을 향상시켜 더 스마트하고 신속한 의사결정을 가능하게 한다. 파편화된 데이터 시스템을 통합하는 기능은 제조 운영에 전례 없는 가시성을 제공한다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 과거 데이터와 실시간 측정을 결합하여 교정 주기를 최적화함으로써 결함으로 이어지는 부정확성의 위험을 줄일 수 있다.또한, 생성형AI는 자재 사용량을 모델링하고 폐기물 패턴을 예측하여 자원 효율성을 지원한다. 제조업체는 모델링 효율성을 활용하여 수익성을 유지하면서 지속 가능성 목표를 달성하고 환경적으로 책임감 있는 관행에 대한 최신 요구 사항에 부합할 수 있다.계측 분야에서 생성형AI의 실제 적용 사례측정 최적화: 생성형AI는 가상 시뮬레이션을 활용하여 진동 및 온도 변화와 같은 변수를 예측하고 조정함으로써 측정 시스템을 향상시킨다. 예를 들어 항공우주 분야에서는 제조업체가 AI 기반 시뮬레이션을 사용하여 엄격한 허용 오차를 준수하는 동시에 반복적인 교정의 필요성을 줄여 시간과 비용을 모두 절감한다.캘리브레이션 관리: 생성형AI는 실시간 분석을 통합하여 캘리브레이션 필요성을 예측한다. AI는 습도나 압력 같은 환경적 요인과 함께 장비 사용 패턴을 분석하여 제조업체가 사전에 캘리브레이션을 예약함으로써 중단을 줄이고 도구 수명을 연장할 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 생산 실행 전반의 일관성을 개선하고 측정 도구의 수명을 연장한다.예측적 품질 관리: 생성형AI 기반의 예측적 품질 관리는 측정 추세의 사소한 편차를 식별하여 조기에 개입할 수 있도록 한다. 자동차 제조업체는 이러한 인사이트를 활용하여 조립 전에 결함을 해결함으로써 자재 낭비를 크게 줄이고 수율을 개선할 수 있다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 낭비를 줄이고 수율을 개선하며 고객 만족도를 향상시킨다.계측 분야의 지속 가능성: 생성형AI는 자원 효율성을 모델링하고 생산 공정에서 낭비를 줄임으로써 재료 사용을 최적화한다. 이 기능은 제조업체가 품질이나 비용의 저하 없이 지속 가능성 목표를 달성할 수 있도록 지원한다.도전 과제와 윤리적 고려 사항이러한 장점에도 불구하고 계측 분야에서 생성형AI를 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아니다. AI 시스템이 여러 소스에서 인사이트를 취합하기 때문에 민감한 제조 데이터를 보호하는 것은 여전히 중요하다. 이를 해결하기 위해 제조업체는 강력한 암호화 프로토콜을 배포하고, 데이터 액세스를 제한하고, ISO 27001 및 GDPR과 같은 표준을 준수할 수 있다. 제조업체는 강력한 암호화 및 규제 준수 조치를 채택하여 독점 정보를 보호해야 한다. 데이터 세트의 과거 편향은 AI 예측을 왜곡하여 리소스 할당 및 품질 평가에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대응하기 위해 제조업체는 편향성 감지 도구를 통합하고, 정기적인 감사를 실시하며, 다양한 팀을 고용하여 공정성을 위해 AI 결과물을 평가하고 있다. 정기적인 감사와 투명한 보고는 이러한 위험을 완화하고 AI 기반 의사결정의 공정성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적이다. 휴먼 인 더 루프 접근 방식은 AI 기반 의사 결정이 전략적 목표와 일치하도록 보장한다. AI를 협업 워크플로우에 통합함으로써 제조업체는 AI의 속도와 정확성을 활용하면서도 감독권을 유지할 수 있다. AI는 많은 프로세스를 자동화하고 개선할 수 있지만, 사람의 감독을 통해 결과물을 해석할 수 있고 전략적 목표에 부합하는 상태로 유지할 수 있다.제조 계측의 재정의생성형AI는 데이터 분석을 혁신하고 적응력을 향상시켜 제조 계측을 재정의하고 있다. 다양한 데이터 세트를 통합하고 품질 관리를 간소화하며 지속 가능성 목표를 해결함으로써 생성형AI는 제조업체가 전례 없는 정밀도로 현대 생산의 과제를 해결할 수 있도록 지원한다. 다양한 데이터 소스를 통합하고, 측정 시스템을 개선하며, 품질 관리를 강화하는 능력은 인더스트리 4.0의 초석으로 자리 잡았다. 윤리적 고려 사항을 해결하고 장기적인 비전을 채택함으로써 제조업체는 지속 가능성 목표 달성부터 생산 품질 최적화에 이르기까지 생성형AI의 이점을 충분히 실현할 수 있다.생성형AI는 계측의 미래를 재정의하고 있다. 데이터 분석과 정밀도가 융합되어 보다 효율적이고 지속 가능한 제조 환경을 조성할 것이다.헬로티 김진희 기자 |</div>

계측은 항상 정밀 제조의 핵심이었다. 인더스트리 4.0이 발전함에 따라 생성형AI는 측정 정확도를 개선하고 품질 관리를 개선하며 점점 더 복잡해지는 현대 제조 요구 사항을 충족하는 동적 데이터 분석 도구를 도입하여 계측을 혁신하고 있다.

생성형AI, 제조 계측의 미래 재정의...정밀도와 지속 가능성의 융합

<div><img src="https://file.bodnara.co.kr/up/news/200630-suma1.jpg" />어드밴텍에서 고효율 비전 AI 어플리케이션을 위한 AI 가속 모듈인 헤일로-8(Hailo-8) AI 프로세서 기반 제품들을 공개했다.해당 모델은 최대 52 TOPS AI 성능을 발휘해 성능 자체가 특출나다 보긴 어렵지만, 유사한 AI 모듈과 GPU에 비해 최대 12배의 전력 효율을 구현한 것이 특징이다.헤일로-8 AI 프로세서 기반으로 설계된 가속기인 EAI-1200과 EAI-3300은 표준형 M.2와 PCIe 확장 카드 폼팩터로 디자인되어 x86 및 Arm 기반 플랫폼에 손쉽게 통합할 수 있으며, AI 워크로드를 위한 CPU의 부담을 줄여줄 수 있다.M.2 모듈로 디자인된 EAI-1200은 약 5W 전력으로 최대 26 TOPS의 성능을 발휘하며, PCIe 확장 카드 방식의 EAI-3300은 듀얼 헤일로-8을 탑재해 최대 52 TOPS의 AI 처리 능력을 제공, 소비전력은 최대 15W 수준이다.운용 온도는 두 제품 모두 영하 40℃부터 각각 최대 65℃와 70℃를 지원한다.</div>

어드밴텍에서 고효율 비전 AI 어플리케이션을 위한 AI 가속 모듈인 헤일로-8(Hailo-8) AI 프로세서 기반 제품들을 공개했다. 해당 모델은 최대 52 TOPS AI 성능을 발휘해 성능 자체가 특출나다 보긴 어렵지만, 유사한 AI 모듈과 GPU에 비해 최대 12배의 전력 효율을 구현한 것이 특징이다.

어드밴텍, AI 어플리케이션용 고효율 AI 가속 모듈 발표

<div>제조업계는 기술 발전과 함께 복잡한 도전에 직면하고 있다. 생산인구 감소와 숙련공 부족 속에서 효율성을 극대화하는 것이 중요해졌다. 이러한 환경에서 시뮬레이션 기술은 제조 공정 혁신의 핵심으로 떠오르고 있다. 특히 지멘스의 가상 시운전 솔루션은 설계부터 운영까지 제조 공정 전반을 최적화하며 주목받고 있다. 이 글은 국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 캐디언스시스템이 제공하고 있는 지멘스의 가상 시운전 솔루션과 장점에 대해서 다룬다.<figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241250/art_17342271698761_504e10.jpg" /></figure>현재 제조 업계는 고령화, 생산인구 감소, 숙련공 부족, 기술 사장, 환경규제 등 이슈에 직면한 상태다. 기술 발전에 대한 요구는 증가하는 추세지만, 이에 대한 기반은 흔들리는 양상을 지속 도출하고 있다.이 추세에서 제조 공정을 고도화하기 위한 작업에 핵심으로 작용하는 기술이 있다. 바로 시뮬레이션 기술이다.시뮬레이션은 현상을 실제로 구현하기 전 가상 환경에서 각종 변수를 미리 검증해 시행착오를 줄이는 데 특화된 기술이다. 현시점 유망 기술 중 하나로 손꼽히는 ‘디지털 트윈’의 중심 기술로 인식되고 있다.이러한 가상 검증은 세 가지 잇점을 제공한다. 설비 제어 시운전을 사전에 진행해 제품 출시 기간(TTM)을 단축을 도모할 수 있다. 또 제품 설계단에서 베이스 모델을 도출해 전기·기계·제어 등 엔지니어가 제품 이해도를 기반으로 시장 요구사항을 적재적소에 반영할 수 있다. 끝으로 시운전에 대한 시간·비용 등 자원 절감이 가능하다. 시운전 시 모델에 문제가 있더라도 프로그램 복원만으로도 재검증을 실시할 수 있다.제조 현장에 시뮬레이션 기술을 이식하기 위해서는 공정·시스템 데이터가 가장 중요한 요소다. 완성된 검증을 수행하고, 신뢰도 높은 결과를 도출하기 위해서는 각 설비의 데이터가 잘 들어맞아야 하기 때문이다. 이에 다양한 소프트웨어 업체는 한 번의 검증 과정으로도 완벽한 시뮬레이션 모델을 제시하도록 기술 체계를 고도화하고 있다. 이 중 캐디언스시스템은 산업 자동화 솔루션업체 지멘스와 협력해 시뮬레이션 소프트웨어를 개발·공급하고 있다.캐디언스시스템은 지멘스 가상 환경 솔루션을 통해 국내 제조업 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 지멘스 시뮬레이션 플랫폼은 작은 부속품부터 공장 전체까지 자동화 기기와 주변 장치의 물리 모델을 단위별로 취급하는 다양한 솔루션을 보유하고 있다.실제 현장 HMI와 통신 가능한 가상 PLC 에뮬레이터부터 공장 내 모든 요소를 연결해 검증하는 솔루션부터 다양한 포트폴리오를 구축했다. 예를 들어 6축 로봇 베이스의 움직임을 구현하도록 선형 이동축을 만들거나, 모션 컨트롤러 블록을 이용해 전·후진 메커니즘을 구축하는 등 시뮬레이션 기능을 제공한다.캐디언스시스템은 특히 ‘심센터 아메심(Simcenter Amesim)’, ‘NX’ 등 지멘스 가상 환경 소프트웨어 플랫폼을 강조한다. 심센터 아메심은 1D 메카트로닉스 시스템 시뮬레이션 플랫폼이으로, 수치해석 기반 다중 물리(Multi Physics) 모사 소프트웨어다. 공장 시뮬레이션을 기획하고, 기획된 아이디어를 설계하는 임무를 수행한다. NX는 3D 환경에서 모션 제어를 검증하고, 이를 기반으로 공장이 가동되는 모습을 가상 환경에서 구현하는 역할을 한다.예컨대 동력 설비를 시뮬레이션하는 과정에서 전기·유압 등 시스템을 색깔별로 구분해 다양한 물리체계의 변화를 시각화한다. NX는 이러한 데이터를 이용해 설비의 동작성을 검증한다. 이 플랫폼에 포함된 ‘NX 메카트로닉스 콘셉트 디자이너(MCD)’는 설비 구동 시스템의 구성을 미리 구성해 볼 수 있는 소프트웨어다. 실제 PLC의 제어 명령을 받아 동작성을 검증할 수 있다.<figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241250/art_17342271695136_4cabaf.jpg" /></figure>이와 유사한 형태의 플랫폼으로는 ‘프로세스 시뮬레이트(Process Simulate)’가 있다. MCD와의 차이는 로봇을 특정해 시뮬레이션한다는 것이다. 로봇의 공용 제어 명령 프로그램을 만들고, 각 로봇 제조사에 맞는 언어로 변환한다.또 다른 시뮬레이션 플랫폼 ‘플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation)’은 실제 현장과 동일한 가상 환경을 생성해 생산량·작업률 등을 예측하는 시스템이다. 물류 영역에 특화된 이 솔루션은 생산 사이클타임에서 발생하는 병목을 파악하는 데 강점을 보유했다. 3D 라이브러리를 통해 물품 입고부터 출하까지 모든 공정을 생산성 최적화에 초점을 두고 테스트할 수 있다.지멘스는 모든 자사 시뮬레이션 플랫폼을 통합해 활용하도록 최적화된 시스템을 구축하고 있다. 기획 타당성 확보부터 설계·제어·연동·운영 효율 향상까지 공장 라이프사이클 전 과정에 이르는 시뮬레이션을 턴키로 지원한다. 단일 시뮬레이션 플랫폼 활용도 가능하지만, 현장 특성에 맞게 선택적으로 플랫폼을 종합해 활용 가능하다는 뜻이다. 이를 통해 글로벌 제조·물류 생산성 극대화를 꾀하는 중이다.캐디언스시스템의 정지원 부장은 “가상 시운전 시스템은 신기술이 아니라 기존 시뮬레이션 기술과 접목돼 새로운 인사이트를 제공하고 있다”며 “지멘스 시뮬레이션 소프트웨어 플랫폼은 하드웨어·소프트웨어를 통합해 체계적으로 디지털 트윈을 실현할 수 있는 기술”이라고 강조했다.헬로티 최재규 기자 |</div>

제조업계는 기술 발전과 함께 복잡한 도전에 직면하고 있다. 생산인구 감소와 숙련공 부족 속에서 효율성을 극대화하는 것이 중요해졌다. 이러한 환경에서 시뮬레이션 기술은 제조 공정 혁신의 핵심으로 떠오르고 있다. 특히 지멘스의 가상 시운전 솔루션은 설계부터 운영까지 제조 공정 전반을 최적화하며 주목받고 있다. 이 글은 국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 캐디언스시스템이 제공하고 있는 지멘스의 가상 시운전 솔루션과 장점에 대해서 다룬다.

[AW 2025 주목할 솔루션-①] 가상 시운전 기술, ‘유례없는’ 제조·물류 생산성 극대화에 도전

<div><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202412/13/9bb19385-7cb6-4a96-8eaa-41e7394843ef.jpg" />비커밍 어스페리스 제이버 지음김승진 옮김생각의힘먼 옛날 지구가 젊었을 때, 심해 해양지각에 사는 미생물들은 무거운 현무암을 산과 효소로 녹여 분쇄하면서 에너지와 양분을 얻었다. 분쇄한 광물들은 점토가 되고, 점토는 물기를 많이 머금은 채 지각의 물질 순환에 빨려 들었다가 가벼운 화강암이나 여러가지 다양한 광물이 되었다.현재 화강암질 대륙지각은 현무암질 해양지각 위에 떠있다. 달이나 다른 행성들과는 달리 현재 지구에는 화강암이 풍부하고 광물의 종류도 극도로 다양한데, 이는 생물들의 활동이 만들어낸 결과이다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202412/13/cc7adf86-d020-4abc-8d56-a78608d90a09.jpg" /></figure>이 책의 구성은 반복적이다. 물질의 총량이 많은 순서대로로 암석, 물, 대기에 대한 이야기를 3부로 구성하고, 각 부의 첫 장은 미생물이 땅과 물과 대기의 층에 어떻게 작용했고 작용하고 있는지, 둘째 장은 더 크고 복잡한 생명체들이 어떻게 현재의 핵심적 변모를 일으켰는지, 셋째 장은 최근 우리 인류가 지구를 얼마나 빠르게 변화시켰는지를 이야기한다.이를테면 식물은 뿌리로 빨아들인 물을 잎사귀에서 수증기로 방출한다. 그래서 무성한 숲에서는 식물이 증발시키는 수증기가 토양에서 직접 증발하는 수증기보다 많다. 또 숲에는 바이러스, 미생물, 꽃가루, 곰팡이 균사, 잎·나무껍질·털 조각 등 다양한 유기물질 조각들이 방출되어 공중으로 올라간다. 이런 미세 유기물 조각들은 숲이 뿜어낸 수증기와 만나 구름을 만들고, 여기서 비가 내리면 숲이 더 성장한다.즉 숲은 비와 물의 순환을 촉진한다. 아마존 숲은 매일 200억톤의 물을 대기 중으로 방출하는데, 이는 아마존 강이 매일 바다로 내보내는 물의 양보다 약간 많다. 이 수증기들은 남미로 퍼져 곳곳에 비를 내리게 하고, 연쇄적인 물 순환 과정을 거쳐 북미 대륙의 강수량도 좌우한다. 아마존 숲이 사라지면 미국 서부 시에라 네바다 산맥의 눈 덮인 지역이 절반으로 감소할 것이란다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202412/13/98de29f4-a442-4263-ba7a-493855d29e93.jpg" /></figure>특히 인류의 작용은 산업혁명기 이후의 일만은 아니다. 과거 북반구는 매머드만 아니라 마스토돈, 코뿔소, 들소, 곰, 사자, 늑대, 사향노루 등이 서식하는 매머드 대초원으로 덮여 있었다. 5만 년에서 1만 년 전, 인간은 대형 동물을 꾸준히 사냥했고, 그렇게 야기된 생태계 변동 때문에 매머드 대초원은 종 다양성이 부족한 현재의 시베리아 침엽수림에 자리를 내주었다. 시베리아에 대형 초식동물들을 풀어 놓아 생태계 다양성을 회복해보려는 프로젝트 '홍적세 공원'의 책임자 말에 따르면 시베리아의 숲은 "매머드 대초원의 공동묘지를 덮고 있는 잡초”란다.이처럼 생태계와 지구는 서로 구별된 존재가 아니라, 생태계가 지구를 구성했고 현재도 구성하고 있기에 인간을 포함한 생태계가 곧 지구라는 것이 책 제목 『비커밍 어스』(Becoming Earth)에 담긴 뜻이리라. 그럼 뒤집어 지구가 생태계를 낳은 것은 아닐까? 지은이는 그럴 가능성을 열어두고 있는 듯하다. 저명한 SF작가 킴 스탠리 로빈슨의 소설을 빌려, 지구 생물이 다른 행성계에서는 살아갈 수 없을 가능성을 소개한다.책 말미에 재작년 타계한 제임스 러브록과의 인터뷰를 소개한 것에서도 알 수 있듯이 러브록의 가이아 가설이 이 책을 구상한 동기였다. 지은이는 이에 대한 미련을 완전히 떨쳐버리지는 않은 듯하다. 분명 가이아 가설은 지구시스템에 대한 인식이 바뀌기 시작하게 만든 방아쇠였다. 생명계과 무생명계의 경계가 전지구적 규모에서도 명확하지 않다는 점은 절대로 잊지 말아야할 지침이다.하지만 지은이도 강조하듯이 “지구에 ‘최적’ 상태라는 것은 없다.” 지구는 특정 상태를 향해 목적의식적으로 이행하지 않는다. 책에 소개된 무수한 연구들이 보여 주듯이, 이제는 어머니 여신 가이아로부터 독립해서 생물과 무생물을 모두 아우른 지구시스템 자체를 바라보기 시작했다.</div>

먼 옛날 지구가 젊었을 때, 심해 해양지각에 사는 미생물들은 무거운 현무암을 산과 효소로 녹여 분쇄하면서 에너지와 양분을 얻었다. 분쇄한 광물들은 점토가 되고, 점토는 물기를 많이 머금은 채 지각의 물질 순환에 빨려 들었다가 가벼운 화강암이나 여러가지 다양한 광물이 되었다.

무생물과 생물의 경계를 넘어, 가이아 가설을 넘어 '지구' 다시보기[BOOK]

새처럼 움직이는 항공 로봇 '레이븐'. 스위스 로잔 연방 공대(EPFL) 신원동 박사팀이 개발했는데요. 연구팀은 새의 엉덩이와 발목, 발을 참고해 뒷다리를 만들었습니다.

새처럼 걷고 뛰고 나는 항공 로봇 [숏폼]

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