철도 VMU 품평부터 AI 설계 비서까지…다쏘시스템, 버추얼 트윈 혁신 소개

[디지털데일리 이상일기자] AI 기반 버추얼 트윈 기술을 선도하는 다쏘시스템이 지난 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 코리아 컨퍼런스 2025’를 개최했다. 이날 행사에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아(ENOVIA), 넷바이브(NETVIBES), 카티아(CATIA), 3D익사이트(3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA) 등 다쏘시스템의 주요 브랜드 트랙이 한자리에 모였다. 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트랙까지 마련된 만큼, 산업 현장에 꼭 맞춘 디지털 트랜스포메이션 방향을 한눈에 파악할 수 있는 자리였다.

이 날 소개된 다쏘시스템의 카티아(이하 CATIA)는 제품 설계 및 엔지니어링을 위한 세계적인 3D 모델링 소프트웨어로, 복잡한 기계, 전자 시스템, 그리고 건축 설계까지 지원하며 전 산업 분야에서 혁신적인 제품 개발을 가능하게 한다. 3D익사이트(3DEXCITE)는 제품의 시각적 경험을 극대화하는 고급 시각화 및 마케팅 솔루션으로, 설계 데이터를 바탕으로 실제와 같은 고품질 이미지 및 애니메이션을 생성하여 제품의 가치를 직관적으로 전달할 수 있게 한다.

조희원 다쏘시스템코리아 파트너는 캐드 데이터를 기반으로 고품질 인터랙티브 쇼룸 환경을 구현하는 과정을 자세히 소개했다. 그는 오퍼레이터를 활용해 트리 구조를 정리하고 메터리얼, 광원, 텍스처를 입히며 캐드 데이터를 경량화하는 일련의 작업을 보여주며, “캐드 트리 구조를 미리 정리하고 일괄 작업을 거치면 인터랙티브 환경에서 다양한 고객 요구를 즉각적으로 수용할 수 있다”고 말했다. 또한 그는 “이런 준비 과정을 거친 캐드 데이터는 경량화되어 VR 환경에서 매끄럽게 동작하고, 오퍼레이터를 공유해 작업 효율을 더욱 높일 수 있다”고 강조했다.

남솔아 파트너는 캐드 데이터를 고품질의 하이엔드 3D 콘텐츠로 변환하는 3D익사이트 플랫폼의 활용 방안을 발표했다. 그는 “캐드 파일은 내부 검토에는 유리하지만 외부 공유나 마케팅 용도로는 부담스러운 경우가 많다. 하지만 3D익사이트의 경량화와 IP 보호 작업을 거치면, 트랜스포테이션, 항공우주, 하이테크 산업에서 외부와 안전하게 소통할 수 있는 품질의 버추얼 트윈을 손쉽게 제작할 수 있다”고 설명했다.

남 파트너는 트리 구조를 다이렉트로 가져오는 방식과 대형 어셈블리 데이터를 멀티 파트 형태로 유연하게 다루는 점을 강조하면서, “한번 준비한 트윈 데이터는 다양한 산업군에서 바로 활용 가능하기 때문에 제작 품질과 속도를 한 번에 높일 수 있다”고 덧붙였다.

철도 차량 개발의 디지털 트랜스포메이션을 소개한 박진수 현대로템 연구원은 VMU(Virtual Mock-Up) 도입 효과를 현장 경험을 바탕으로 소개해 주목받았다.

박 연구원은 “철도 차량 운전자가 운전할 때 시야각이라던가 운전하는 데 불편함은 없는지 이런 부분을 검토하는 동시에, 승객 입장에서는 실질적으로 의자의 높이라던가 핸드 스트랩 높이 이런 부분들을 검토함으로써, 사용자가 사용 편의를 높일 수 있는 방법을 검토했다”라고 말했다. 그는 이어 “최근에는 시행처에서 철도 차량을 점검하거나 유지 보수하는 검토를 요구해서, 이 부분의 업무가 좀 더 확장되고 있다”고 설명했다.

박 연구원은 “작년 말 중간 설계 단계에서 VMU를 통해 품평을 진행하면서 시행처에서도 VR 환경에서 미리 검토하고 피드백을 줄 수 있었고, 이후에도 설계 단계에서부터 데이터를 바탕으로 품평을 진행하는 걸 선호하고 있다”고 강조했다. 그는 또한 “이 방식은 물리 목업 제작에 들어가는 수억 원대의 비용을 줄이는 것은 물론, 품평 결과를 디지털 모델에 즉시 반영해 양산 전에 품질을 높이는 데 매우 유리하다”고 밝혔다.

요르겐 힐만(Jörgen Hilmann) 수석 컨설턴트는 컨셉 엔지니어링 단계의 혁신적 전환을 MODSIM(모델링+시뮬레이션) 관점에서 발표했다. 그는 “전통적으로 설계안을 하나씩 수정하고 검증하는 데 많은 시간이 소요되었는데, 이제 수많은 대안을 파라미터화해 병렬로 평가하는 방식이 대세가 되고 있다”고 설명했다.

이어 “이런 접근법은 항공기, 열차, 선박 등 다양한 산업에서 유용하며, 부서 간 협업을 하나의 통합된 데이터 환경 안에서 추진하기 때문에 작업자들의 반복 작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다”고 강조했다. 그는 또한 “이 방식을 도입하면 설계 단계에서 바로 수많은 대안을 평가하고 가장 적합한 방향을 선택할 수 있어 개발 효율성이 크게 향상된다”고 덧붙였다.

마노하 프라부(Manohar Prabhu) CATIA 메커니컬 IPC 디렉터는 버추얼 트윈 환경에 AI를 접목한 최신 동향을 발표했다. 그는 “캐드와 버추얼 트윈 데이터가 AI와 결합하면서 이제 설계자의 의도를 파악하고 최적의 대안을 제시하거나 작업을 자동화할 수 있는 시대가 열리고 있다”고 말했다. 그는 현재 개발 중인 AI 비서 ‘아우라(Aura)’를 소개하면서, Help Me, Teach Me, Work For Me의 3단계로 확장되는 과정을 설명했다.

그는 “Help Me 단계에서는 검색과 분류, Teach Me 단계에서는 작업을 문서화해 교육 자료로 활용, Work For Me 단계에서는 설계자가 일일이 지시하지 않아도 대안을 생성하거나 수정 작업을 대행해줄 수 있다”고 말했다. 또한 그는 “이런 AI 기반 트윈 환경에서 작업자는 보다 창의적이고 가치 있는 부분에 집중할 수 있게 되며, 기술적 한계로 인한 반복 작업 부담은 대폭 줄어들 수 있다”고 강조했다.

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