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Ansys | 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어

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Ansys 블로그 | 시뮬레이션 및 엔지니어링 기사

 

이 문서는 Ansys 스타트업 프로그램의 주요 혜택, 장점, 프로그램 구성 및 참여 방법을 상세히 설명합니다. 초기 기업이 고급 시뮬레이션 소프트웨어를 합리적인 비용으로 활용하여 제품 개발 비용과 시간을 절감하고 혁신을 가속화할 수 있도록 돕는 맞춤형 솔루션입니다. Ansys는 50년 이상의 역사와 93%의 고객 만족도를 자랑하며, 시뮬레이션 분야에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 프로그램은 스타트업이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하고 성장할 수 있도록 다양한 지원을 제공합니다.

1.  💰 **합리적인 비용으로 Ansys 솔루션 이용**: 비용 부담 없이 Ansys의 강력한 시뮬레이션 솔루션 번들을 합리적인 가격으로 이용할 수 있습니다.
2.  📉 **시뮬레이션을 통한 개발 비용 절감**: 공정 개선 및 시제품 제작 횟수를 줄여 개발 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
3.  🚀 **제품 검증 시간 단축 및 시장 출시 가속화**: 시뮬레이션을 통해 빠르게 설계를 검증하고 최적화하여 개발 프로세스를 단축하고, 시장 출시 속도를 높일 수 있습니다.
4.  🛠️ **전문 기술 지원 및 교육 기회 제공**: Ansys 전문가의 기술 지원 및 온/오프라인 학습 리소스를 활용하여 제품 개발 역량을 빠르게 향상시킬 수 있습니다.
5.  🌐 **글로벌 네트워킹 및 공동 마케팅 기회**: Ansys와 협력하여 국내외 기업과의 네트워크 구축 및 마케팅 지원을 받을 수 있어, 더 큰 성장 기회를 확보할 수 있습니다.
6.  ✨ **Ansys 스타트업 프로그램 구성**:
    *   **Ansys 솔루션**: 구조 및 유체 해석, 임베디드 소프트웨어, 디지털 미션, 광학 및 포토닉스, 전자기 해석 번들을 포함합니다.
    *   **지원 기간**: 최대 3차년도까지 프로그램 참여가 가능합니다.
    *   **자격 요건**:
        *   **비상장 기업**: 기존 회사의 신규 사업부 또는 100% 자회사가 아니어야 합니다.
        *   **설립 기간**: 설립 후 10년 미만이어야 합니다.
        *   **재무 조건**: 최초 신청 시점 기준, 연 매출 500만 달러 미만이어야 합니다.
        *   **사용 조건**: 시뮬레이션 작업에 Ansys 제품만 독점적으로 사용해야 합니다.
        *   **협력 의사**: Ansys와 마케팅 결과물 제공에 협력 가능해야 합니다.
7.  🤝 **ASK (Ansys Startup Korea) 프로그램**: 중소기업벤처부 산하 창업진흥원과 Ansys가 진행하는 글로벌 협업 프로그램으로, 스타트업 기업들에게 최대 2억 원의 정부지원금과 글로벌 표준에 맞는 시뮬레이션 기반 제품 개발 환경을 제공합니다.
    *   **ASK 지원 분야**: 스마트 모빌리티, 전자전기, 헬스케어, 건설기계, 에너지 등 미래 전략 분야.
    *   **ASK SPACE 지원 분야**: 미래 항공 우주 산업을 선도하는 핵심 기술 분야.
    *   **지원 대상**: 관련 분야의 업력 7년 또는 10년 이내 창업 기업.
8.  🤝 **Ansys Startup Community**: 스타트업, 정부기관, 투자자 등과 교류하는 제조업계 스타트업 커뮤니티로, 반기별 1회 Ansys Korea에서 기술 및 투자 교류를 위한 네트워킹 장을 마련합니다.

Ansys 스타트업 프로그램은 시뮬레이션 기술을 통해 스타트업의 혁신을 실현하고, 제품 개발 전반에 걸쳐 시간과 비용을 절감하며, 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 포괄적인 지원을 제공합니다. Ansys의 50년 이상 축적된 전문성과 검증된 솔루션은 스타트업이 성공적으로 성장할 수 있는 강력한 기반이 됩니다.

 

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IBM

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클라우드 컴퓨팅 서비스-Amazon Web Services(AWS)

AI부동산 5대 목표 / 

2, 디지털트윈 /

4,자연어 처리기반 검색기능

 

이 문서는 ETRI 전자통신동향분석에 게재된 "디지털트윈 기술의 도시 정책 활용 사례 (세종시 도시행정 디지털트윈 프로젝트를 중심으로)"에 관한 연구 논문입니다. 이 논문은 급변하는 사회와 복잡다양한 국가사회 문제에 효과적으로 대응하기 위한 증거 기반 정책 수립의 필요성을 강조하며, 이러한 정책 수립을 지원하는 핵심 도구로서 디지털트윈 기술의 역할과 적용 사례를 상세히 다루고 있습니다. 특히, 세종시 도시행정 디지털트윈 프로젝트를 중심으로 한 실제 적용 현황과 향후 계획을 구체적으로 설명하며, 디지털트윈 기술이 도시 정책 수립에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다.

1.  🌍 **서론: 국가사회 문제와 증거 기반 정책 수립의 필요성**:
    *   **국가사회문제 정책 대응의 어려움**: 인구감소, 고령화, 사회 양극화, 부동산 버블, 감염병 등 국가사회적 이슈가 빈번해지며, 이에 대한 정책적 대응의 중요성이 커지고 있습니다. 그러나 사회의 빠른 변화 속도와 국가사회의 복잡다양성 심화로 인해 정책 수립에 어려움이 가중되고 있습니다.
    *   **증거 기반 정책 수립의 필요성**: 정책 수립자를 지원하기 위해 '증거 기반 정책(EBP)'이 대두되고 있습니다. 이는 직관, 경험, 가치뿐만 아니라 데이터와 같은 실증적 자료를 기반으로 정책을 수립하는 것을 강조합니다.
    *   **증거 기반 정책과 정보통신기술**: 증거 기반 정책 수립의 어려움을 극복하기 위해 ICT 기술과의 연계가 필수적입니다. 데이터 식별, 처리, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 가상 시뮬레이션, 대규모 컴퓨팅, 시각화 등의 기술이 정책 수립을 위한 시너지 효과를 창출할 수 있습니다. 특히, 디지털트윈 기술은 이러한 기술들을 종합하여 정책 수립자의 판단을 돕는 도구로 제시됩니다.

2.  🔄 **디지털트윈 기술의 개념 및 성장**:
    *   **개념 이해**: 디지털트윈은 현실 세계의 사회 현상을 가상세계에서 모사하여 파악하고 미래를 예측함으로써 효율성 및 안전성을 향상시키는 목적으로 활용됩니다. 현실 세계 데이터를 기반으로 모형화하고, AI와 시뮬레이션 기술을 활용하여 현상을 파악하고 예측 기능을 수행합니다. 또한, 데이터 현행화를 통한 실-가상 세계 간 지속적인 동기화가 중요합니다.
    *   **디지털트윈 기술 개념의 시작**: 2016년 GE(General Electric)가 항공엔진 제조 분야에서 데이터 기반 예측 유지보수에 디지털트윈 기술을 적용하여 실질적인 수익 향상 효과를 얻으면서 주목받기 시작했습니다.
    *   **디지털트윈 기술의 성장 동인**:
        *   **사람의 인지적 한계 극복 수단**: 정책 수립자의 경험과 직관에 데이터 기반의 합리성을 더하여 경로 의존성 문제를 줄일 수 있습니다.
        *   **이종 데이터 간 융합 도구**: 다양한 데이터를 융합하여 사회 현상을 보다 복합적이고 전체적인 관점에서 이해할 수 있도록 돕습니다.
        *   **시계열 시각화 도구**: 과거, 현재, 시뮬레이션 예측을 통해 정책 의사 결정에 활용할 수 있는 시계열 시각화 기능을 제공합니다.
        *   **다양한 기술 연결 도구**: 데이터 처리, IoT 데이터 수집, AI 학습 및 추론, 시뮬레이션 예측, 시각화 등 다양한 기술을 연결하여 정책 수립자를 지원합니다.
    *   **디지털트윈 기술의 현재 성숙도 수준**: 2018년 가트너(Gartner)의 하이프 사이클(Hype Cycle)에 따르면 디지털트윈은 시장의 기대치 정점에 도달했으며, 향후 수년간 실패 사례와 성공 사례가 혼재할 것으로 예상됩니다.
    *   **도시 정책 디지털트윈 고려사항**: 활용 목적과 분야에 따라 식별 데이터와 다양한 기술을 선정해야 하는 도구로서의 특성을 가집니다.

3.  🏙️ **도시 정책 디지털트윈 사례**:
    *   **버추얼 싱가포르 프로젝트**:
        *   **개요**: 2016년 싱가포르 정부의 스마트 네이션 계획의 일환으로 추진되었으며, 3차원 기반 도시 설계 도구 및 플랫폼입니다. 도시 공간 정보를 표준화하고 데이터 관리에 중점을 둡니다.
        *   **특징**: 20만 개 이상의 빌딩별 BIM(Building Information Model)과 CityGML 표준 데이터 모델을 채택하여 파일 관리 및 운용 효율성을 높였습니다.
        *   **정책 활용 사례**: 기온, 일조량 데이터를 융합하여 신규 도시 건설 시 다른 건물의 일조량 및 온도 영향을 예측하거나, 태양광 발전 패널 설치에 따른 에너지 생산량을 예측하는 데 활용합니다.
    *   **중국 항저우 시티 브레인 프로젝트**:
        *   **개요**: 버추얼 싱가포르가 도시 건축물 데이터 표현 중심이라면, 시티 브레인은 교통 혼잡, 버스 데이터의 디지털트윈 표현을 기반으로 신호등 및 버스 노선 제어 정책에 활용하는 차별점이 있습니다. 알리바바 그룹이 항저우시 정부와 협력하여 추진 중입니다.
        *   **시티 브레인 1.0**: 도시 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 공공 자원을 효율적으로 조달하는 것을 목표로 합니다. 교통량 및 차량 이동 방향 인지 데이터를 기반으로 교통 중심의 도시 모니터링 디지털트윈을 구축합니다.
        *   **정책 서비스**: 화재나 교통사고 발생 시 빠른 인지 및 후속 조치, 안전 사각지대 조기 발견 및 예방 조치, 혼잡한 교통 상황 완화, 대중교통 배차 간격 조율 등 4가지 주요 정책 서비스를 제공합니다.
        *   **성과**: 8만여 개의 신호등 통제를 통해 시범 지역 평균 통행 시간이 15.3% 감소했으며, 구급차 현장 도착 소요 시간이 평균 14분에서 7분으로 단축되었습니다.
        *   **시티 브레인 2.0**: 2019년 추진 계획을 발표했으며, 1.0에 데이터와 기능을 지속적으로 추가하여 위성도시에 이르는 지능형 관리 체계 구축을 목표로 합니다. 스마트 교통을 넘어 도시 치안 관리 등 다양한 공공 서비스 분야에서 시민 생활 개선을 목표로 합니다.

4.  🇰🇷 **세종시 도시행정 디지털트윈 프로젝트**:
    *   **개요**: 2018년부터 2022년까지 총 5개년 계획으로 과학기술정보통신부 지원하에 ETRI, 세종시, KAIST 등 여러 기관이 공동 연구 개발 중입니다. 세종시를 수요처로 하여 데이터 기반의 가상 세종 디지털트윈을 구축하고 정책 수립을 지원하는 것이 목적입니다.
    *   **세종시의 정책 요구사항**: 이동 수단 정책 분야(공영 자전거 운영 개선, 전동 킥보드 거치소 예측, 광역 급행 버스 노선 신설 수요 예측, 교량 신설 등)에서 정책 의사 결정 지원이 가능한 디지털트윈 기술을 요구합니다. 이를 위해 정밀한 인구 이동 수요 및 이동 수단 공급 현황 분석 예측이 가능한 가상 세종 디지털트윈 인구 이동 행태 시뮬레이션 프레임워크가 필요합니다.
    *   **세종시 도시행정 디지털트윈 현황**:
        *   **추진 핵심 개념**: 통계 기반 모델링뿐만 아니라 행위자(Agent) 기반 모델링 및 시뮬레이션(ABMS)을 활용하여 세밀한 도시의 이동 행태를 모사한 디지털트윈 구축을 추진합니다. 대규모 데이터를 활용하여 시민 전체를 행위자로 모델링하고, 예비 정책에 따른 변화를 예측합니다.
        *   **행위자 기반 이동 행태 표현 디지털트윈 구축 방법**:
            *   **데이터 및 모델 구성**: 지리 공간 인프라, 퍼실리티 인프라, 도시 시민, 상호 작용의 4가지 유형으로 구분된 데이터와 모델을 구성합니다.
            *   **지리 공간 인프라**: 세종시의 특징에 맞게 재구성된 487개 블록존, 주변 도시 추상화, 도로 및 교차로 데이터, 2025년 계획 인프라 데이터를 포함합니다.
            *   **퍼실리티 인프라**: 36,313개의 건물 정보, 정류장, 버스 경로, 버스 노선, 등록 승용차, 공영 자전거 및 대여소 데이터가 구축되어 있습니다.
            *   **도시 시민**: 354,740명의 인구 데이터(나이, 성별, 직업, 거주지 등 비식별 데이터) 및 인근 도시와의 유출입 인구 정보를 포함합니다.
            *   **상호 작용**: 생활 시간 실태 조사 기반의 행위(배웅, 출근, 등교 등 12가지 유형)를 표현하며, 통행 목적별 분포량 추정 모형 및 머신러닝 기반 이동 수단 선택 모형이 구축되어 있습니다.
        *   **디지털트윈 모사 결과 및 현재 수준**: 세종시의 주중/주말 하루 1분 단위 모든 행위자의 이동 행위를 모사하여 예비 정책에 따른 이동 행태 변화를 파악하고 예측합니다. 광역 급행 버스 노선 신설 모형을 연계하여 신설 노선별 수요를 예측하는 사례가 있습니다.
        *   **검증**: 버스 카드 데이터와 VDS(Vehicle Detection System) 데이터와 비교하여 평균 80% 이상의 신뢰도를 보였습니다. 이는 부분적인 검증이며, 향후 기술 보완 및 추가 검증이 필요합니다.
    *   **세종시 공영 자전거 운영 적용 사례**:
        *   **정책 수립 및 적용**: 2020년 7월, 세종시는 구축된 도시행정 디지털트윈 시스템을 활용하여 공영 자전거(어울링) 운영 개선 정책 수립에 최초로 적용했습니다.
        *   **디지털트윈 분석 내용**: 공영 자전거의 일반 현황, 이용 건수 대비 이용자 측면, 적절성, 모델별 이용 추이 등을 분석했습니다.
        *   **정책 적용**: 신규 이용자 유입 및 재이용 유도 정책 발굴, 대여소 시간대별 재배치 가이드 마련, 적정 보유 대수 검토 및 보유 계획 수립, 신규 대여소 확충 등의 세부 시행 계획을 수립했습니다.
        *   **향후 계획**: 축적되는 공영 자전거 데이터를 분석하고 AI 학습을 통해 시간대별/대여소별 적정 자전거 수를 예측하는 기능을 개발하여 실제 적용할 예정입니다.
    *   **향후 추진 계획**: 2021~2022년 동안 연구 개발된 결과물을 실제 도시에 실증하고 기능을 검증하며 보완할 계획입니다. 데이터 현행화를 통한 실-가상 세계 간 지속적인 동기화 체계 구축을 우선 추진하고, 향후에는 대전, 청주, 천안, 공주 등 인근 도시로 기능을 확장하여 다중 도시 간 시너지 창출 정책 수립 지원 도구로서의 역할을 수행할 수 있도록 연구 개발을 추진할 예정입니다.

디지털트윈 기술은 증거 기반 정책 수립을 위한 효과적인 도구로서, 제조 분야를 넘어 도시 정책 분야로 확산되고 있습니다. 싱가포르의 버추얼 싱가포르 프로젝트와 중국 항저우의 시티 브레인 프로젝트는 글로벌 도시 정책 디지털트윈의 성공적인 사례를 보여주며, 세종시의 도시행정 디지털트윈 프로젝트는 한국의 대표적인 적용 사례로 자리매김하고 있습니다. 특히 세종시 프로젝트는 행위자 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통해 도시의 복잡한 이동 행태를 정밀하게 모사하고, 이를 공영 자전거 운영 개선과 같은 실제 정책 수립에 활용하여 실질적인 효과를 창출하고 있습니다. 앞으로 데이터 현행화 및 다중 도시 간 연계 연구를 통해 국가사회 전반의 디지털트윈 활용이 더욱 활성화될 것으로 기대됩니다.

 

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[지식정보] '디지털 트윈' 모델링이 부동산 산업을 혁신