가상공합 플랫폼, AI기술 개발 연구 각광

■ 국내 산업 및 시장 동향

1) 시장규모 및 전망

KISTI의 ‘모델링 및 시뮬레이션 서비스 산업 분류 및 현황 분석’에 따르면 국내 모델링 및 시뮬레이션 산업 분야는 연간 매출이 1조 5천억 원 수준이며 연간 성장률은 약 8.8% 수준으로 타 소프트웨어 산업에 비해 높은 비율을 보여주고 있다. 하지만 국내의 관련 산업 전체의 매출은 해외의 대표 관련 기업인 Dassault의 연매출 2조 6천억 원의 60% 수준에 불과한 것으로 국내 관련 상업의 활성화와 발전이 필요함을 알 수 있다.

<그림 3-4-3-16>에 도시된 바와 같이 국내 모델링 및 시뮬레이션 분야 기업의 매출액 대비 영업이익률은 4.3%이고 해외 M&S 기업의 매출액 대비 영업이익률은 ANSYS 37.4%, Dassault 24.5%, MentoGraphics 14.9%, Autodesk 13.2%로 나타났다. 이는 국내 M&S 기업이 아직까지 연구개발비에 투자를 많이 하고 있고, 국내 시장이 미성숙한 요인에서 비롯된 것으로 판단된다.

2) 기업 현황

국내의 가상공학 플랫폼 기술은 아직까지 각자의 수요기업에서 직접 개발하는 단계로 이 기술을 상용화하여 타 기업에 판매를 진행하는 기업은 없는 실정이다. 단 가상공학 플랫폼 기술 중 오래전부터 사용되어진 매크로 단위의 CAE 기술 분야에서는 극히 일부 기업들이 상용화하여 세계시장에 도전하고 있는 실정이다.

■ 해외 산업 및 시장 동향

1) 시장규모 및 전망

Zion Market Research에서 발간한 ‘Computer Aided Engineering Market (Finite Element Analysis and Computational Fluid Dynamics) for Aerospace, Automobile, Electronic and Electricals Defense, Industrial Machineries and Other Applications: Global Industry Perspective, Comprehensive Analysis and Forecast, 2015-2021’에 따르면, CAE 마켓은 2015년에 약 31억불 규모를 기록했으며 연평균 약 11.1%로 성장하여 2021년까지 약 59억불 규모가 될 것으로 전망했다.

2015년 세계 CAE 시장에서 북아메리카가 가장 큰 비중을 차지했으며 아시아 태평양 지역이 뒤를 이었다. 아시아 태평양은 최근 이 지역의 여러 제조 산업의 발전으로 인해 세계 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나이며 중동과 아프리카에서는 기업의 제품 수명주기 관리 전략이 널리 채택되어 컴퓨터 지원 엔지니어링 소프트웨어에 대한 수요가 증가했다. CAE 시장의 주요 업체로는 SA, Synopsys, Inc., Bentley Systems, PLM Software, Inc., Mentor Graphics Corporation, Exa Corporation, MSC Software Corporation, NEi Software, Dassault Systemes, ANSYS Inc. AspenTech, ESI Group 및 Numeca International 등이 있다.

2) 기업 현황

해외의 경우 국내에 비해 많은 기업들이 관련 소프트웨어를 상업화 하고 있으며 우리나라에 비해 단위 기술의 발전이 빠르다. 하지만 아직까지 여러 개의 가상공학 해석 방법을 플랫폼 안에서 적용할 수 있는 기술은 부족한 편이다. 대표적인 기업의 현황은 다음과 같다.

Dassault사의 Materials studio는 나노 단위 계산프로그램으로 재료의 원자 및 분자 구조와 특성 및 동작의 관계를 예측하고 이해할 수 있도록 설계된 모델링 및 시뮬레이션 프로그램이 있다. 이밖에도 Dassault사는 CAD 및 CAE 등 다양한 분야의 해석 프로그램을 가지고 있으며 이러한 프로그램들을 하나의 플랫폼 안에 결합하는 작업을 지속적으로 수행중이다. 하지만 아직까지 금속재료 분야에서 미세조직을 연계하는 부분은 취약한 편이다.

Transvalor사의 경우 가상공학 플랫폼의 선두주자로 탄소성 방법에 기반을 둔 소성 가공 공정의 FEM 프로그램인 Forge의 상용화에서 시작하여 casting 해석 프로그램인 Thercast를 개발한바 있으며 최근에는 이러한 제조공정 해석과 더불어 공정중의 미세조직을 모사할 수 있는 Level-set 모델 기반의 Digiμ라는 프로그램을 개발하여 2016년부터 상용화였다.

MICRESS사는 phase field 모델에 기반을 둔 미세조직 변화 해석 프로그램을 개발하여 상용화하였으며 관련 프로그램을 국내에도 보급한 바 있다. 관련 해석 방법들이 대부분 오픈소스 코드를 지향하는데 반해 유일하게 상업화되었으며 열역학 계산프로그램인 CALPHAD 등과 연계하여 engineering alloy로의 적용이 가능한 장점을 가진다.

■ 국내외 선도기업

국내외 기업의 모델링 및 시뮬레이션 분야 현황은 앞서 기술된 바와 같이 유럽과 미국을 중심으로 발전해왔다. 하지만 대부분의 경우 매크로 단위의 가상제조 CAE 기술 분야에 국한되며, 마이크로-나노 단위의 미시구조 예측 가상공학 플랫폼 기술은 일부 국외 선도기업들이 상용화를 추진하고 있다. 가상공학 플랫폼 연구 분야의 국내외 선도기업은 <표 3-4-3-5,6>와 같다.

국가 차원 전략적 추진분야 선정 투자 추진

과학·공학 S/W 개발 지속적 지원 이뤄져야

■ 미래의 연구방향

1) 딥 러닝과 가상공학 기반의 재료 설계 및 공정 최적화

최근의 가상공학 기술은 기초 연구 단계를 넘어 다양한 분야에서 실제 산업에 응용되고 있는 추세이다. 특히 이전에 기초의 영역에 해당한다고 생각되어지는 기술들도 타 해석 방법 및 다양한 측정 기술과의 결합을 통하여 현장 적용이 현실화되고 있다. 더불어 최근에 4차 산업혁명 이슈로 인기를 끌고 있는 빅 데이터에 기반을 둔 딥러닝 기반의 인공지능(AI) 기술은 신소재 개발을 위한 도구로의 적극적인 활용이 점쳐지고 있는 상황이며, 간단한 실험으로 다양한 실험 조합을 만들 수 있다. 빅데이터 확보가 용이한 기능재료의 경우 이러한 인공지능을 활용한 신소재 개발이 실제 산업에 적용되고 있는 실정이다. 하지만 구조용 금속소재의 경우 실험에 필요한 물리적인 시간 및 비용의 제약으로 이러한 인공지능 개발에 가장 중요한 빅데이터의 확보가 쉽지 않아 아직까지 산업으로의 적용은 쉽지 않다.

이러한 상황에서 가상공학 플랫폼 기술은 금속재료의 AI 기술 개발에 필요한 빅데이터 제공을 위한 도구로써 새로운 역할을 제시 할 것으로 보인다. 실험만으로 확보가 부족한 빅데이터를 가상공학플랫폼을 사용하여 보완하고 이를 통해 금속재료용 AI기술을 개발하는 연구는 앞으로 많은 각광을 받을 것이다.

2) 가상공학플랫폼 물성의 검증

가상 공학 플랫폼을 통하여 얻은 물성 결과를 최종 부품 개발의 유한 요소 해석 모델링의 적용을 위해서는 기계적 물성의 검증 작업이 필요하다. 가상 플랫폼의 전산 모사는 다양한 경계 조건을 바탕으로 많은 종류의 기계적 거동 결과를 얻을 수 있지만, 이를 검증하는 실험의 결과는 제한적이다.

전산 모사 결과 검증을 위해서는 다양한 하중 조건에서 소재 물성을 얻을 수 있는 실험 기기의 개발 및 구축이 필요하다. 예를 들면 소재의 항복 거동 전산 모사 후 항복 폐곡선을 작성하게 되면 최근 개발된 이축 인장 장비를 통하여, 이의 검증 작업을 진행할 수 있다. 그리고 가공 경화의 특성을 살피기 위해서는 일축 인장에서 얻은 연신율 이상의 경화 거동을 볼 수 있는 장비 또한 개발 및 구축이 필요하다. 이를 통해 검증된 전산 모사 기반 소재의 기계적 거동은 연속체 역학 기반 구성방정식을 이용하여 표현을 하게 되어, 최종 소재 및 부품 개발의 초석이 될 것으로 판단된다.

3) 가상공학 플랫폼의 고도화를 통한 성형한계 예측

현재 국내의 가상공학 플랫폼 기술 관련한 연구개발 단계는 가공이력에 따른 미세조직과 항복곡선을 예측하는 데에 초점이 맞추어져 있다. 예측 결과를 최종 부품의 소성가공 유한요소해석에 적용하여 정확한 제품형상을 제작하고 획기적으로 공정 최적화를 도모할 수 있다. 이를 위해서는 부품가공 공정 중에 소재의 파단에 대한 정확한 예측이 동반되어야 한다. 소재는 열가공 이력에 따른 미세조직 변화로 인해 동일한 화학조성을 가졌음에도 불구하고 가공이력에 따라 연신율이 상이하다. 이와 관련하여 최근 발표된 연구문헌을 통해 개념적인 방법론이 제시되었다. 전통적인 현상학적 성형한계선도를 미세조직 기반 모델링을 통해 예측하는 방식이 제안되었으나, 현재까지 미세조직 기반 모델링을 통한 성형한계 예측에 대한 기술은 초기단계에 머무르고 있다. 따라서 가상공학 플랫폼 기술을 고도화하여 미세조직 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통한 파단예측 기술을 개발할 경우 파급효과가 매우 클 것으로 기대된다.

■ 정책 제언

저성장 뉴노멀 시대에 직면한 우리 현실과 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 새로운 성장동력 발굴이 절실한 상황이다. 이에 정부는 2016년에 국가 차원에서 전략적으로 추진할 분야를 선정하여 과감한 투자와 민간의 협업, 그리고 규제 혁파 등 생태계 조성을 추진하고 있다. 미래를 개척해 나가기 위해 국가전략 프로젝트를 추진하여, 미래 주력산업의 핵심경쟁력 확보에 근간이 되는 경량소재를 9대 국가전략 프로젝트의 하나로 선정한 바 있다. 또한 미래 신산업 및 산업 고도화를 뒷받침하기 위해 5대 소재, 7대 부품 분야에서 필수적으로 확보해야 할 소재·부품 세부 핵심기술 테마를 발굴하여 첨단 신소재·부품 로드맵을 구축하였으며, 1차 금속 분야에서는 마그네슘, 알루미늄, 타이타늄, 철강, 내열금속 등에 대한 중·단기 기술개발 로드맵을 구축하였다.

또한 국내 소재·부품 산업은 3차례에 걸친 소재·부품 발전 기본계획 수립 및 추진을 통해 수출 경쟁력 지수들이 향상되면서 세계 수출 시장에서 5위로 부상하였으나 2011년 이후 수출 성장세와 고부가가치화가 정체된 상황이다. 정부는 빅데이터 및 인공지능을 활용한 가상공학 기법의 개발 및 적용을 통해 단기간에 저비용으로 소재 개발 및 부품화룰 추진할 수 있는 미래형 소재·부품 인프라 구축을 추진하고 있다.

이러한 정부의 최근 정책은 가상공학플랫폼이 가져다주는 경제적 효과를 생각하면 매우 바람직한 방향임을 알 수 있다. 가상공학 플랫폼 개발은 기존의 실험실 규모의 소재설계, 파일롯 규모 설비 운용, 프로토타입 소재 제작, 개량 및 재현성 검증, 부품제작과 평가에 소요되는 일련의 과정에서 투입되는 인적자원 및 자본의 투자를 전산해석기술에 의해 상당부분 대체할 수 있으므로 경제적 효과는 가늠하기 어려울 정도로 크다고 할 수 있다.

한 가지 잊지 말아야 할 점은 이러한 가상공학 플랫폼 기술의 근간이 되는 과학 및 공학용 S/W 개발에 대한 정부 차원의 지속적인 지원이 이루어져야 한다는 사실이다. 미국, 일본, 독일을 중심으로 하는 선진국에서는 이러한 통합전산재료공학으로 통칭되는 금속소재 가상공학 플랫폼의 개발을 정부 주도하에 1990년대부터 대대적으로 추진하고 있으며 최근에는 이러한 플랫폼을 기반으로 개발된 소재의 상업화가 이루어지는 실정이다. 여기에 사용되는 공학용 S/W의 대부분은 일부 범용 상용 S/W를 제외하고는 자체적으로 개발하여 사용하고 있는 실정이며 대부분이 국책연구소에서 무료로 배포하는 오픈소스 S/W이다.

국내의 ‘가상공학 플랫폼’ 기술은 최근까지도 기초영역의 기술로 취급되고 있으며 국가적인 지원도 소재, 부품, 완제품 개발에 비교하여 소규모의 단발적인 형태로 이루어졌다. 또한 연구의 대부분은 상용프로그램을 활용한 소재제조공정 및 생산기반기술개발에 관련한 매크로스케일 해석이 대부분 단일 전산모사기술에 한정되어 있다. 미세조직이 연계된 가상공학 플랫폼 기술의 개발은 매우 미미한 실정이며 자체 개발 S/W를 사용한 예는 전무하다고 해도 과언이 아니다. 하지만 이러한 환경은 새로운 S/W 또는 기술을 개발할 수 있는 ‘개발자’보다는 단순‘사용자’를 육성하여 장기적으로 S/W기술의 해외 종속을 불러올 것이다. 기술 선진국의 경우, 영리에서 자유로운 국책연구소가 중심이 되어 이러한 오픈소스 S/W를 개발하여 배포하면 다양한 산업체 등에서 이를 이용하여 전문 인력양성 및 기술개발에 사용되는 예가 많으며 성장 기반이 된다. 국내의 경우에도 가상공학 플랫폼 기술과 더불어 S/W 자체 개발에 대한 정부와 출연연을 중심으로 투자가 지속 되어야 할 것이다.

▲ <그림 3-4-3-15>국내 CAE 시장 전망 : 연간 매출 변화

▲ <그림 3-4-3-16>국내외 CAE 시장 연간 영업 이익률 통계

▲ <그림 3-4-3-17>세계 CAE 시장 전망

▲ <표 3-4-3-5>가상공학 플랫폼 기술 - 국내 선도기업

▲ <표 3-4-3-6>가상공학 플랫폼 - 해외 선도기업

▲ <표 3-4-3-3>가상공학 플랫폼 기술 - 국내 선도연구기관

▲ <표 3-4-3-4>가상공학 플랫폼 기술 - 해외 선도연구기관