IoT 엔지니어, ‘시뮬레이션’ 중요…‘이것’만은 알아두자!

사물인터넷(IoT) 기기가 곳곳에서 빠른 속도로 증가하고 있다. 새로운 혁신적 제품이 거의 날마다 등장하고 익숙한 제품들은 보다 새롭고 스마트한 기능을 탑재하고 있다. 기기 사용자들이 보다 건강하고 안전할 뿐 아니라 효율적 및 혁신적이고 경쟁력 높은 유익한 생활을 할 수 있도록 발전해가는 중이다.

IoT는 커다란 잠재력을 갖고 IoT기기를 제작하는 엔지니어들에게 새로운 과제를 부여한다. 필자는 가장 중요한 목표들을 파악하고 강건한 애플리케이션들로 뒷받침되며 최고의 IoT제품을 엔지니어링할 수 있도록 지원하는 하나의 플랫폼 솔루션에 대해 설명하고자 한다.

<자료제공: 앤시스>

애널리스트들의 추산에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결된 기기의 수가 200억~300억개에 달하고 이 시장은 11조달러에 가까운 시장 기회를 창출할 전망이다. 공장 자동화, 스마트 시티, 가전제품 및 의료 분야에서의 혁신이 두드러지는 한편 전세계 경제의 거의 모든 측면이 IoT의 ‘수집-연결-상관관계 파악(collect-connect-correlate)’ 가치로부터 영향을 받게 될 것이다.

조사 전문 기업인 가트너는 IoT와 같은 디지털 기술로 인해 비즈니스 모델의 변화, 모든 산업에서의 파격적 혁신이 이뤄지고 있다고 밝혔다. 예를 들면 자동차와 스마트폰 같은 전통적인 산업 경계를 흐릿하게 함으로써 커넥티드카(connected car)를 만들고 있는 것이다.

그 결과 기술적으로 뛰어난 전문성을 갖춘 신생 벤처 기업들과 새로 뛰어든 기업들의 위협을 상쇄하려는 시장의 기존 기업들은 기술 확보에 속도를 내고 있다. 이와 동시에 민첩한 IoT 개척자들은 디지털 기술에 대한 투자를 가속화하고 이를 통해 확실한 경쟁 우위를 확보하고 있다.

제프 임멜트(Jeff Immelt) 제네럴 일렉트로닉(General Electric) CEO는 “어젯밤에 제조기업으로 잠자리에 들었다면 오늘 아침에는 소프트웨어 및 분석 기업으로 깨어나게 될 것”이라며 IoT의 영향력을 종합적으로 표현했다.

조직의 기술 리더들은 거의 틀림없이 제품에 대한 IoT 전략을 구현해야할 책임을 맡게 될 것이다. 이미 맡고 있을 수도 있다. 아마도 업계의 많은 동료들과 마찬가지로 자신의 전통적인 전문 영역을 벗어나는 기술과 기량을 필요로 하는 ‘제품’에서 ‘통신 기능 탑재 제품’으로의 전환을 어떻게 시작해야 할지의 문제로 씨름하고 있을 것이다.

IoT의 세 가지 요소

가장 단순한 형태의 IoT는 아래 그림에서 볼 수 있듯이 ▲사물 ▲네트워크 또는 게이트웨이 ▲클라우드의 세 가지 요소로 이뤄진다.

사물 = 자동차, 전화, 로봇, 산업용 장비 그리고 심지어 가전제품들이 첨단 기술과 통신 기능을 탑재하고 있다. 점점 더 많은 처리 성능이 제품에 추가되고 이는 가속도, 방향 또는 터치를 측정하는데 사용될 수 있는 센서의 경우도 마찬가지다.

또 제품들에는 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth)처럼 네트워크에 제품들을 연결하는 통신 시스템도 포함되고 있다.

네트워크 = 클라우드와 사물 사이에 존재하는 네트워크는 IoT를 위한 기반시설의 필수적인 요소다. 네트워크 없이 연결되는 기기는 존재할 수 없다. 강건하고 신뢰할 수 있는 네트워크는 고속 라우터, 스위치 및 게이트웨이 기술을 포함한다.

이러한 각각의 구성요소는 그 자체로 사물로 간주될 수 있으며 공학 해석을 통해 개선될 수 있다. 네트워크 설계 및 프로토콜도 IoT의 중요한 사안이지만 여기선 논의하지 않는다.

클라우드 = 클라우드는 데이터센터, 그리고 IoT의 비즈니스 로직 중 많은 부분을 실행하는 소프트웨어로 구성된다. 데이터센터는 기반시설 기술과 함께 제공되며 여기에는 지원 네트워킹 장비, 환경 제어 시스템, 신뢰할 수 있는 전력망을 포함한다.

그간 클라우드 기반 시설에 많은 관심이 집중됐지만 사물을 설계하는 엔지니어들은 IoT 기기를 운영하고 유지 관리하는 클라우드 소프트웨어에 특별한 관심을 가져왔다. 전문가들은 사물로부터 수집된 데이터의 해석을 통해 IoT의 가치를 완전히 실현할 수 있을 것이라는데 동의한다.

예를 들어 터빈 엔진의 진동은 운영 관련 의사결정을 향상할 수 있는 중요한 통찰력을 제공할 수 있다. GE, PTC와 같은 업계 리더들은 시뮬레이션 툴에 연결해 현장 자산의 성능을 최적화하고 미래 혁신을 추진할 수 있는 플랫폼을 개발해 왔다.

시뮬레이션을 통해 성능을 최적화하는 한 가지 방법은 ‘디지털 트윈(DigitalTwin)’을 사용하는 것이다. 디지털 트윈이라는 아이디어는 시뮬레이션으로부터 시작되고 끝이난다. 즉 각각의 실제 사물은 수반되는 가상 대체물로 디지털 트윈을 가지는데 디지털 트윈의 사용은 해당사물로부터 수집된 실제 성능 데이터를 디지털 트윈의 모델 예측과 실시간으로 비교해 가능한 성능 문제를 파악하고 예방적 유지관리 조치를 취할 수 있게 한다.

또 동일한 데이터를 사용해 차세대 제품의 설계 및 시뮬레이션을 추진할 수도 있다. 전체적인 IoT 전략에 있어 비즈니스 데이터 해석과 기술 데이터 해석은 모두 중요하다. 하지만 일단 사물, 네트워크, 클라우드의 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소를 만드는 엔지니어들이 직면한 개발 과정에 초점을 맞춰서만 설명하고자 한다. 전자 구성요소 및 임베디드 소프트웨어의 설계는 포함하지만 통신 프로토콜과 해석 시스템 및 방법은 논의에서 제외한다.

스마트 사물 및 연결된 사물 엔지니어링의 다섯 가지 중요 과제

조사 결과에 따르면 제품 설계 사이클 초기에 시뮬레이션 기반 접근 방식을 채택하는 동종 업계 최고의 기업들은 ‘전체 개발 과정 중에 더 나은 의사결정을 할 수 있고 이를 통해 품질은 더 높고 비용은 더 낮은 제품을 촉진할 뿐만 아니라 자사의 제품을 차별화하는 혁신과 기능을 제공할 수 있으며 궁극적으로 새로운 제품의 수익 마진이 15% 증가해 경쟁 기업들의 3배에 달하는 성공을 거두게 되는 것’으로 나타났다.

IoT 제품 개발에 있어 시뮬레이션이 중요한 이유는 무엇일까? 기계적 시스템에서 전자 시스템으로의 전환은 수백만 줄의 소프트웨어를 포함하고 있어 보다 다양한 복잡성을 가져온다. 전자 시스템으로의 전환은 여러 면에서 제품 신뢰성을 향상하지만 무선 연결, 트랜지스터 및 소프트웨어의 집적도로 인해 추가적인 과제를 발생시킨다.

시뮬레이션은 수십 년 동안 구성요소 설계에 사용돼 왔다. 하지만 IoT 기반 시설을 구축하는 기업들은 더 높은 수준의 신뢰성, 정밀도, 강건성 및 혁신을 필요로 하는 다면적 과제들을 모두 절감된 비용으로 처리하고 있기 때문에 각 분야별로 개별적으로 설계할 수도 없고 전통적인 시제품 제작-시험평가 방법에 의존할 수도 없다. IoT 제품 개발에 있어 시뮬레이션이 중요한 이유다. 혁신 경쟁에서 뒤처지지 않으려면 이를 사용해야 한다.

시뮬레이션은 공평한 경쟁의 장을 마련한다. 이에 소규모 기업들도 시장의 기존 대기업들과 경쟁할 수 있게 됐다. 시뮬레이션을 통해 소수의 엔지니어가 전통적인 공학 분야 경계를 뛰어넘고 다중영역 및 다중물리 해석을 사용해 가상으로 시제품을 제작, 아이디어를 개선해 나갈 수 있게 된 것이다.

최근 보고서에서 보스톤 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)[4]은 시뮬레이션을 연결된 경제(Connected Economy)에서의 중요한 성공 요인으로 꼽았다. 앤시스는 전세계적인 여러 산업 부문에서 IoT 제품을 개발 엔지니어링 문제를 해결 중인 기업들과 함께 작업하면서 다섯 가지 주요 공학적 과제를 발견했다.

이러한 과제는 경험 많은 전문가들에게 새로운 것이 아니지만 단순히 IoT 제품을 개발의 막대한 시장 규모와 경쟁 강도만으로도 한 가지 결론을 도출한다. 이러한 과제를 일관되고 긴급하게 해결할 수 있는 능력을 보유하고 있는지 없는지에 따라 IoT 시장의 경쟁에서 승자 또는 패자를 결정짓는다는 것이다.

SWAP-C(Size, Weight, Power and Cooling)

비행기, 자동차, 스마트폰 중 어느 것을 설계하는 경우든 엔지니어는 크기, 무게, 에너지 효율에 맞게 제품을 최적화해야한다. 그러지 않으면 제품이 경쟁 제품에 뒤처질 수 있다.

제품에 어디서나 가능한 접속 및 센싱과 같은 IoT 기술을 추가하면 전자 구성요소의 밀도는 더 높아지고, 크기·무게·에너지 및 열 관련 과제가 추가로 등장한다.

예를 들어 최신 보청기는 스마트폰과도 연결되며 이전 세대의 기기에 비해 상당히 더 많은 기능을 제공한다.

이 최신 보청기는 연성 인쇄 배선 회로 기판(PCB), 배터리, 수신기, 안테나와 대부분 텔레코일을 장착하고 있고, 연성 PCB는 60개 이상의 다양한 구성요소와 집적회로(IC)를 포함하고 있다. 이때 설계자는 충분한 전원을 사용해 신뢰할 수 있는 무선 연결성을 제공하고 기기를 냉각 상태로 유지하며 더 긴 배터리 수명을 보장할 뿐 아니라 기기 무게, 크기 및 다른 전자기기와의 장해를 최소화하는 등 성능을 최적화하는 동시에 제한된 공간에서 이러한 모든 구성요소를 관리해야 한다.

센싱 및 연결성 = 연결된 스마트 제품은 해당 환경을 감지하고 다른 전자기기와 통신하며 의사결정과 성과를 실행할 수 있기 때문에 ‘스마트’하다. 예를 들어 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)를 포함한 최신 자동차는 많은 센싱 및 통신 기술을 탑재했다.

감응형 순항 제어 기능은 범퍼에 임베드된 레이더와 레이저 기반 센서를 활용해 정해진 속도에서 자동차들의 안전한 거리 유지를 가능케 한다. 사각지대 모니터 및 차선 이탈 경고 시스템은 운전자의 안전을 위해 주행 차선 안에서 보다 안전하게 머무를 수 있도록 지원한다.

또 자동차는 교통 상황 모니터링 및 보고를 통해 GPS를 장착한 자동차에 정보를 전달하고 해당 운전자에게 경고해 대체 경로를 제안하도록 할 수 있다.

이전 세대 자동차 엔지니어들과는 달리, ADAS를 탑재한 최신 자동차를 설계하는 엔지니어들은 전자기기를 무력화시킬 수 있는 전자기 장해를 줄이는 것에도 추가적인 주의를 기울여야 한다. 항상 신호 및 전원 무결성을 유지하는 것이 중요하다. 자칫 시스템에 의존해 의사결정을 내리게 될 경우, 잘못된 정보 전달로 나쁜 결과를 초래할 수 있다.

신뢰성 및 안전 = 지속적 증가에 따른 향후 IoT의 막대한 수치를 감안할 때 연결된 제품의 혜택에 대한 경제적 논거가 유지관리 비용이나 시장의 수용 부족에 의해 가로막히지 않으려면 신뢰성을 반드시 확보해야한다.

이에 자동차, 항공우주 및 의료 산업 분야의 제품과 같은 많은 제품은 안전을 필수로 한 환경에서 사용될 것이며 관련 신뢰성 및 안전 기준을 충족해야 할 것이다. 이는 IoT의 통합 메카트로닉 제품을 운영하는 데 필요한 임베디드 제어 및 디스플레이 소프트웨어의 영역에서 특히 중요하다.

커넥티드 카, 항공기 시스템과 같이 가장 복잡한 제품에서 안전에 필수적인 임베디드 소프트웨어 코드 수천만 줄을 검증하는 것은 표준 절차 중 하나다.

통합 = 시간이 지남에 따라 제품의 복잡성이 증가하면서 엔지니어들은 설계 공정을 더 작은 부분들로 세분화해왔다. 이러한 구성요소 수준의 상향식 설계 방법론을 사용하면 구성요소 수준에서 매우 철저하게 확인할 수 있지만 여러 구성요소를 통합해 시스템을 구현할 때 후반 단계에서 상당한 문제가 발생하게 된다.

이 전체 시스템과 하위 시스템 수준 통합 노력은 목표 초과 설계, 비용 초과, 심지어 제품 출시 기한을 맞추기 위해 목표에 부합되지 못한 설계 방안이 채택되는 경우가 많다.

예를 들어 무선 피트니스 밴드에 안테나를 통합하는 경우 안테나 엔지니어는 기대했던 것과 달리 안테나의 미작동을 발견할 수 있다. 손목 밴드의 곡률, 생체 인식 센서 안테나, 심지어 손목 밴드를 결합하는 금속 잠금장치로 인해서도 안테나의 설치 성능이 달라질 수 있기 때문이다.

IoT 기기의 복잡성, IoT 기기의 작동 가능 환경과 보다 높은 안전 및 신뢰성에 대한 요구는 개발 후반기의 통합 관련 과제가 상당히 증가했다는 것을 의미한다.

내구성 = IoT의 매력 중 하나는 수조 개에 달하는 센서와 통신 시스템을 설치해 연중무휴로 하루 24시간 중단 없이 유용한 정보를 수집하고 공유할 수 있다는 것이다. 이러한 시스템은 원래 의도한 환경에서 뿐만 아니라 사전에 정확한 조건을 정의하기 어려운 종종 극한적이고 까다로운 환경에서도 신뢰할 수 있게 작동해야 한다.

예를 들어 석유 및 가스 산업 분야에서 드릴 비트 끝이나 극한의 전자기 환경에서 작동하는 무인 군사 시스템에 장착된 센싱 시스템을 생각해보자. 페이스북(Facebook)의 야심적인 아퀼라(Aquila) 프로젝트에서는 날개 길이 보잉737(Boeing737)과 동일한 드론을 활용한다.

이 드론은 레이저를 사용해 개발도상국의 외딴 지역에 인터넷 전파를 전송할 예정으로 이 태양열 드론의 설계 사양에 따르면 드론은 한 번에 최대 3개월까지 날 수 있어야 한다. 이러한 설계 시나리오는 시제품 시험을 통해서 예측하거나 확인하기가 매우 어렵지만 이 제품은 이러한 극한 사용 환경에서도 반드시 작동해야 한다.

모든 제품이 이러한 극한적인 조건을 견뎌야 하는 것은 아니다. 그렇지만 내구성을 테스트할 필요는 있다.

예를 들어 스마트폰, 태블릿 소비자와 같은 가전제품 사용자들은 해당 기기가 심각하지 않은 수준의 낙하와 충격을 견뎌 내기를 기대한다. 다양한 작동 환경에서 성능을 예측 및 확보하는 것이 핵심적인 공학 과제다.

하나의 솔루션으로서의 통합 시뮬레이션 플랫폼

매우 복잡한 IoT 지원 제품을 위한 비용 효율적인 솔루션을 신속하게 개발하려면 제품 개발 과정의 변화가 필요하다. 우리는 IoT 제품 개척자들이 전통적인 개별 공학 분야들 사이의 장벽을 무너뜨리고 일련의 개별적인 기능 애플리케이션 영역들을 하나의 공통 작업 환경, 즉 시뮬레이션 플랫폼에 연결할 수 있는 공학 시뮬레이션 툴을 사용하는 것을 목격하고 있다.

조사 결과, 시뮬레이션 중심 제품 개발 기능을 단일 플랫폼에 통합한 제품 개발 팀은 통합하지 않은 제품 개발 팀에 비해 제품 출시 목표를 충족할 가능성이 24% 더 높고 제품 개발 기간을 단축할 가능성도 37% 더 높은 것으로 나타났다.

이는 파격적인 혁신과 함께 치열한 경쟁을 이루는 비즈니스 환경에서 IoT 제품 개발 노력에 따른 성공 및 실패를 정의할 수 있는 매우 중요한 측정 기준이다. 앤시스는 개별적인 애플리케이션 시뮬레이션 기능과 통합 플랫폼을 모두 제공해 통합 IoT 제품 개발 솔루션을 구현한다.

한 가지 예로 ADAS는 IoT 대응 커넥티드카로의 전환에 있어 핵심적인 기술 과제다. 이 시스템을 통합하려면 센서, 안전에 필수적인 임베디드 소프트웨어, 데이터 처리 및 완벽한 시스템 엔지니어링 기술력이 필요하다.

이들 각각은 전통적으로 개별적인 공학 분야지만, 이 시스템의 긴밀하게 연동된 동작을 위해서는 통합된 공학적 접근 방식과 구성요소 수준과 시스템 수준에서 첨단 물리학의 전체적인 솔루션을 지원하는 시뮬레이션 플랫폼이 요구된다.

그 예로 레이더 시스템의 경우 우선 시뮬레이션 툴을 사용해 시스템의 개별적인 성능을 파악해야 한다.

하지만 레이더 시스템은 차량에 설치된 경우 성공적으로 작동해야 하며 비나 얼음과 같은 요소의 영향을 받을 수 있다. 전체 레이더 및 대시보드 어셈블리의 시뮬레이션을 통해 이러한 통합 문제를 사전에 해결 가능하다.

레이더 시스템에서 입력되는 데이터에 대한 차량의 동작과 반응은 대체로 해당 차량의 온보드 제어 소프트웨어에 의해 결정된다. 이때 수십만 줄, 경우에 따라 수백만 줄의 임베디드 소프트웨어 및 해당 소프트웨어와 물리적 구성요소의 상호작용을 확인하고 검증하는 것은 크리티컬 패스 설계 작업 패키지다.

앤시스의 통합 시뮬레이션 플랫폼을 사용하면 ADAS의 가상하드웨어 모의시험을 실행하고 오토사(AUTOSAR), ISO 26262와 같은 산업 표준을 준수하는 안전에 필수적인 임베디드 소프트웨어를 자동으로 생성할 수 있다.

ADAS는 전체 차량을 포괄하는 복잡한 대규모 시스템의 대표적인 예다. ADAS 설계를 가상으로 검증하려면 제어 시스템, 인간-기계 연결장치, 브레이크, 차량 동역학 등 다른 모든 주요 차량 시스템을 종합적인 시스템 시뮬레이션에서 모델링해야 한다. 그 후에 종합적인 차량 및 ADAS 모델을 도로, 건물, 보행자 등 실제 환경 모델에 대해 실행해 ADAS의 동작을 시뮬레이션된 주행 시나리오에서 테스트해야한다.

앤시스 통합 플랫폼은 이러한 측면 대부분에서 모델링할 수 있는 기능을 제공할 뿐 아니라 개방적이고 보다 용이한 협업을 지원해 ADAS 시뮬레이션 루프의 일부에서 다른 타사 파트너 소프트웨어를 사용할 수 있도록 한다.

따라서 앤시스는 웨어러블 의료기기에서 드론, 커넥티드 솔저(connected soldier)에 이르기까지 개발 중인 IoT 기기에 상관없이 통합 시뮬레이션 플랫폼의 혜택을 실현할 수 있는 시뮬레이션 중심 제품 개발 솔루션을 제공한다.

IoT 엔지니어링의 일곱 가지 핵심 애플리케이션

물론 ADAS와 같이 통합 시뮬레이션 플랫폼에서 개발된 통합 솔루션은 그 기반에 있는 개별 시뮬레이션 애플리케이션을 갖춘 경우에만 성공을 거둘 수 있다. 앤시스는 40년 이상의 기간 동안 제품 개발 팀들과 함께 작업해 오면서 성공적인 IoT 지원 제품 설계에서 매우 중요하며 통합 플랫폼 기반 솔루션의 개별 구성요소를 이루는 일곱 가지 애플리케이션을 파악했다.

IoT 제품 개발을 담당하는 비즈니스 리더와 엔지니어는 반드시 이러한 애플리케이션을 이해하고 적용해 성공 가능성을 극대화해야한다.

안테나 설계 및 배치 = 무선 시스템의 성능은 무반향실의 프로토타입 테스트 환경과 비교할 때 실제 환경에서 매우 다를 수 있다. 다중 경로 신호 전파 및 전파 감쇠는 복잡한 실제 구조, 이동성, 심지어 인간이 존재함으로써 발생하는 문제 중 일부에 불과하다.

또 최신 기기는 여러 무선 기술 및 주파수 대역을 사용하므로 여러 안테나를 필요로 한다. 그 결과 인접한 안테나들 사이의 커플링 문제로 인해 성능을 저하시킬 수 있다.

공장에 무선 센서 네트워크가 배포된 시나리오를 생각해 보면, 각 센서는 쌍극 안테나를 사용해 다른 센서들과 통신한다. 쌍극 안테나의 이상적인 방사 패턴은 도넛과 비슷한 형태이지만 산업 환경에 배포된 경우 복잡한 구조와 다른 안테나로부터의 장해로 인해 방사 패턴이 왜곡돼 안테나 효율이 감소하고 전력 소비가 증가하며 성능을 신뢰할 수 없으며 고장으로 이어진다.

그렇다면 엔지니어는 시간이 많이 소요되는 시제품 제작-시험 방법론에 의존할 필요 없이 산업 환경 내 또는 자동차, 비행기, 스마트폰에서 신뢰할 수 있는 무선 연결성을 어떻게 보장할 수 있을까?

앤시스 솔루션을 사용하면 엔지니어가 근접장 무선통신 해석을 실행해 안테나와 무선기기의 성능에 미치는 전체 산업 환경의 영향을 예측할 수 있다. 또 유한요소 영역 분할법, 3D 모멘트법, 하이브리드, 슈팅과 바운싱 레이(Shooting and Bouncing Ray) 전자파 수치해석 기술도 사용해 전기적으로 크고 복잡한 전파 전자기 모델을 신속하게 해결할 수 있다. 이 접근 방식은 더 큰 통찰력을 제공하고 정확도를 향상하며 신뢰성을 제고한다.

한 가지 예로 웨어러블 전자기기 분야의 리더인 시냅스(Synapse) 제품 개발 담당 엔지니어들은 앤시스 툴을 사용해 전체 설계 사이클을 25% 단축하는 동시에 안테나 범위를 5배 증가시켰다.

칩 및 패키지 시스템 설계 = 고속 PCB와 반도체 IC를 설계하는 경우 더 낮은 동작 전압, 회로 밀도와 더 빠른 데이터 속도 형태의 설계 복잡성으로 인해 상당한 문제들이 제기된다. 또 많은 IoT 제품 설계 팀은 크기, 무게, 전원 및 냉각 고려 사항을 해결해야한다.

PCB와 IC 중 어느 것을 설계하는 경우 든, 엔지니어는 제품 신뢰성에 영향을 미치는 세 가지 광범위한 영역인 전기, 열 및 기계 성능의 요구사항에 대해 적절한 균형을 유지해야 한다.

또 엔지니어는 반도체 다이 또는 IC, IC 패키지 및 PCB 간 상호 작용을 시뮬레이션 해야한다. 올바른 전력 공급 네트워크를 보장하기 위한 전원 무결성 해석과 혼선을 최소화하고 설계 강건성을 높이기 위한 신호 무결성 해석이 필요하다.

열 신뢰성을 해결하기 위해선 시뮬레이션을 통해 해당 기판 및 연관된 구성요소 온도의 영향을 평가해 지정된 온도 범위에서 기기의 신뢰성 있는 작동을 보장해야 한다. 또 기계적 신뢰성을 위해선 열응력 시뮬레이션을 통해 기판뿐만 아니라 기판과 구성요소 사이의 납땜 접합부의 열 및 기계적 응력을 평가해야 한다.

개별 물리현상 시뮬레이션을 실행하는 것 외에 엔지니어는 신호 무결성 해석을 열 시뮬레이션과 연동하고 열 시뮬레이션을 구조 해석과 연결해 여러 물리 분야 간 상호 작용을 고려해야 한다. 이 방법을 통해 PCB 설계의 전체적인 신뢰성을 포괄적으로 파악할 수 있다.

앤시스만의 칩 및 패키지 시스템(chip-package-system) 워크플로를 사용해 엔지니어는 전자 시스템 성능을 향상할 수 있다. 이 워크플로를 통해 PCB 설계자는 IC 및 패키지 모델로부터 얻는 핵심 정보를 포함해 설계를 시뮬레이션 할 수 있다.

반대로 IC 설계자는 이 워크플로를 통해 IC 설계 확인 시 패키지 및 PCB의 영향을 포함할 수 있다. 관련된 모든 시스템 수준 고려 사항을 모델링하고 시뮬레이션 함으로써 엔지니어는 전자기 장해를 줄이고 정전기 방전(ESD) 보호 성능을 높이며 IoT 시장을 진작시킬 수 있는 전자 시스템을 향상할 수 있다.

전기통신 분야의 리더인 알카텔-루슨트(Alcatel-Lucent)는 앤시스 솔루션을 활용해 비용을 67% 이상 절감하면서 빠른 속도를 구현하는 네트워킹 기술을 설계했다.

전원 관리 = 스마트폰 배터리가 방전됐던 경험이 있다면 누구나 전원 관리의 필수적인 역할을 이해할 것이다. 하지만 전원 관리는 단지 스마트폰이나 와이파이(Wi-Fi)에 대한 것만은 아니다. 에너지 절약, 무선 전력 전송 및 저전력 IC 설계는 많은 IoT 기기 제작의 기반을 이루는 기본 구성요소다.

전원관리는 기계적 동작, 열, 압전 재료 및 전자기 방사로부터 발생하는 에너지를 캡처하고 전기로 직접 변환할 수 있다. 에너지 재생산 시스템 설계 시 엔지니어는 에너지원, 변환기 유형, 전력 효율, 필요한 전력 수준 및 에너지 저장을 포함해 여러 변수를 고려해야 한다.

중요한 점은 무선 시스템 설계시 안전을 핵심적으로 고려해야 한다는 것이다. 표준 및 규제 기관에서는 생체 조직에 전달될 수 있는 전자기 에너지 양을 제한한다. 인체 모델을 포함해 앤시스 시뮬레이션 툴을 사용하면 다양한 전력 공급 시스템과 해당 시스템이 인체에 미치는 영향을 설계하고 분석할 수 있다.

볼티스 테크놀로지스(Vortis Technologies)에서 엔지니어들은 앤시스 소프트웨어를 적용해 배터리 수명을 단축할 뿐만 아니라 음향 잡음도 발생시키는 휴대폰의 RF(3㎑~300㎓ 전자기파) 에너지 낭비 문제를 해결하고 있다.

이 기업의 혁신적인 위상 배열 안테나 시스템은 배터리 수명을 125% 향상해 스마트폰에서 통화 시간을 2.25배 증가시킨다. 구축 후 테스트 방법을 사용해 필요 기간의 1/10만에 새로운 안테나를 설계할 수 있다.

센서 및 MEMS 설계 = 센서 및 MEMS(나노기계) 설계자는 성공과 실패의 차이를 의미할 수 있는 뛰어난 제품의 설계, 프로토타입 제작 및 제작 시 비즈니스 및 기술적 문제에 직면하게 된다. 경쟁 우위를 확보하기 위해 센서 제조업체는 가능한 한 빠르고 효율적으로 제품을 개발해야 한다.

MEMS 및 센서는 특수한 기능, 까다로운 제조 공정, 크기가 매우 작기 때문에 복잡하다. MEMS는 크기가 매우 작아서 성능 측정 장비가 기기 기능에 영향을 미칠 수 있는 만큼 신뢰할 수 있는 성능 데이터를 얻기가 어렵다. 시뮬레이션은 이러한 기기의 성능에 대해 정확한 통찰력을 제공하며, 이는 물리적 프로토타입 제작 시 얻을 수 없는 정보다.

앤시스 시뮬레이션 솔루션을 사용하면 전자기장에 의존하는 RF 센서에서 기계적 동작에 의존하는 자이로스코프, 두 가지 모두에 의존하는 압전기기에 이르기까지 다양한 센서, 액추에이터(구동기) 및 기타 MEMS 기기를 시뮬레이션 할 수 있다. 검증된 솔버 및 연동 솔루션을 통해 기기 설계의 고신뢰도 해석이 가능하다.

초기 설계를 만들고 시뮬레이션한 후에는 제작하기 전에 앤시스 솔루션을 사용해 구성요소들의 상호 작용을 포함, 전체 기기를 최적화할 수 있다. 예를 들어, 물리적 크기에 변화를 주면서 성능의 상충관계를 조사해 전원 사용과 온도 급상승을 최소화하도록 초기 설계를 최적화할 수 있다.

앤시스는 오랫동안 MEMS 설계자들과 함께 작업하면서 고객들이 더 나은 MEMS 제품을 구현할 수 있도록 지원해왔다. KSR 인터네셔널(KSR international)의 엔지니어들은 앤시스 솔루션을 사용해 개발 기간을 3개월에서 2주로 단축하면서 유도계수(Inductance) 센서 설계를 최적화했다.

임베디드 소프트웨어 개발 = 최신 자동차에는 5000만~1억 줄의 코드가 포함될 수 있다. 자율 주행 차량이 개발되는 만큼 소프트웨어 콘텐츠가 급증할 것으로 예상된다. 하지만 임베디드 소프트웨어는 자동차에만 국한되지 않는다. 산업용 장비, 로보틱스, 비행기, 드론 등 많은 사물 인터넷 기기에 풍부하고 스마트한 기능을 추가하는 것은 필수적이다.

이러한 제품 및 시스템 중 다수는 예를 들어 자동차와 비행기의 제동 시스템처럼 안전 또는 임무 수행에 필수적이기 때문에 제어 소프트웨어를 완벽하게 작동해야 한다. 시스템에 장애가 발생할 경우에는 피해를 최소화하기 위해 예측 가능한 방식으로 장애를 발생해야 한다.

소프트웨어의 신뢰성과 성능에 적용되는 산업 규제, 인증 및 자격이 있는 경우가 많다. 소프트웨어 개발은 더 이상 단지 코드 작성에 대한 것만이 아니다.

확인 및 검증에 대한 것이기도 합니다. 소프트웨어 엔지니어들은 구현 코드의 각줄에 대해 많은 확인 코드 줄을 추가로 작성해야 하는 경우가 많다. 쏟는 노력의 양에도 불구하고 소프트웨어 코드 버그는 계속 존재하며 이로 인해 안전 관련 제품 회수, 보안 위반, 그리고 일부 경우 비극적인 결과가 발생한다.

앤시스는 임베디드 소프트웨어 개발 프로젝트의 속도를 크게 가속화하는 자동코드 생성기를 내장된 모델 기반 임베디드 소프트웨어 개발 및 시뮬레이션 환경을 구축했다. 엔지니어는 앤시스 솔루션을 사용해 복잡한 시스템을 모델링하고, 다양한 하위 시스템의 상호 작용을 파악하며 많은 산업 표준을 준수하는 고무결성 소프트웨어 코드를 생성할 수 있다.

버튼 누르기 한 번으로 수백만 줄의 코드를 생성할 수 있는 기능 덕분에 사람의 코딩 오류가 사라질 뿐만 아니라 생산성, 품질 및 코드의 추적성도 높아진다. 더욱이 이 기능은 엔지니어링 노력을 코드에서 시스템으로 전환해 공학적 생산성, 혁신 및 최종 제품을 더욱 향상한다.

피아지오(Piaggio)는 앤시스 소프트웨어 모델링 툴 사용 시 엔지니어 입장에서 설계 사양을 공식적인 방식으로 표현할 수 있다는 점에 주목해 자동 코드 생성을 사용해왔다.

그 결과 피아지오는 소프트웨어를 신속하게 생성하고 기능적 버그를 제거하며 많은 비용을 소요하는 테스트 시연 횟수를 줄일 수 있게 됐다. 소프트웨어 모델링 및 시뮬레이션을 통해 피아지오의 개발 공정의 속도가 3배 더 빨라졌다.

까다로운 환경을 위한 설계 = IoT 기기는 실제 환경에서 작동해야 하며, 이러한 실제 환경은 매우 험난한 곳일 수 있다. 드론, 웨어러블 스마트 기기, 자율 주행 자동차, 스마트산업용 장비 등과 같이 빠르게 성장 중인 애플리케이션은 진동과 물리적 충격이 가해질 수 있는 까다로운 환경에서도 신뢰할 수 있게 작동해야 한다.

이러한 조건에도 불구하고 사물 인터넷 기기는 강건해야 하며, 유지관리 없이 장기간 원거리에서도 활성 상태로 유지돼야 한다. 오작동은 임무 실패로 이어지거나 시스템 수리 또는 교체에 상당한 비용 투자가 발생할 수 있으며 경우에 따라 사람의 생명이 위험해질 수도 있다.

공업, 항공우주 또는 소비자 등 모든 애플리케이션에서 IoT 기기는 진동, 충격, 피로 등 까다로운 환경에 놓일 수 있다. NASA는 첫날 발생하는 우주선 전자기기 고장의 45%가 발사 중 진동과 변형 때문에 발생하는 피해로 인한 것이었다고 밝혔다.

스퀘어트레이드(SquareTrade)에 따르면 최근 몇 년간 떨어뜨린 아이폰(iPhone) 때문에 미국 소비자에게 발생한 비용은 69억달러에 이른다.

엔지니어는 개발 공정에서 가장 낮은 비용으로, 프로젝트 일정에 미치는 영향을 최소화하면서 설계를 선택할 수 있는 개발 초기 단계에 이처럼 잠재적이고 까다로울 수 있는 환경을 고려해야 한다. 실제 프로토타입 제작은 여러 가지 명백한 이유 때문에 실행 가능한 옵션이 아니다.

시간, 예산, 장소 및 리소스의 제약을 감안할 때 가능한 테스트 시나리오를 모두 만들기가 어려울 뿐만 아니라 측정 결과가 크게 달라질 수 있고 IoT 및 다양한 중요 애플리케이션에서 필요한 신뢰도가 부족할 수도 있다.

앤시스 시뮬레이션용 프로그램에서는 유동, 구조 힘, 열 효과, 전자기 환경 등 모든 관련 물리적 힘을 고려할 수 있다.

상용 우주비행 분야의 개척자인 아스로보틱테크놀로지(Astrobotic Technology)는 앤시스 솔루션을 사용해 트렌퀼리티 트렉(Tranquility Trek) 우주선의 구조적 구성요소를 설계했다.

존 돈톤(John Thornton) 수석 엔지니어는 “앤시스의 설계 및 시뮬레이션 툴을 사용해 아스로보틱은 허용 안전 수준을 유지하면서 정적 가속 및 발사 시의 동적 임의 진동 부하를 견딜 수 있는 경량 알루미늄 및 복합재료 우주선을 신속하게 설계하고 개선했다”며 “시뮬레이션을 통해 프로토타입 및 물리적 테스트와 관련된 비용을 절감할 수 있었다”고 말했다.

항공우주 및 방위 부문의 한 선도적인 공급업체는 IoT와 유사한 구성요소에 대한 대규모 재설계 작업에 앤시스 기계를 사용했다. 이 공급업체는 진동을 비롯한 까다로운 환경 조건을 모델링해 여러 차례 실행되고 많은 비용이 소요되는 고속의 파손 시험을 없앴다.

그 결과 안전을 유지하는 동시에 개발 기간을 단축하고, 아웃소싱 FEA 컨설턴트 수수료를 없애며, 테스트를 줄이고 정확도를 위한 제품 기능을 향상해 100만달러 이상을 절약할 수 있었다.

가상 시스템 프로토타입 제작 = 제품 복잡성이 증가하면서 시뮬레이션 기능 향상에 대한 요구도 증가하고 있다. 최첨단 혁신 영역에서는 시스템 시뮬레이션이 작동해야 한다. 시스템 내의 복잡성은 개별 부분들을 연결해 설계 및 예상대로 함께 작동하도록 보장해야 하는 과제로부터 발생한다. 제품의 물리적 특성을 시스템 및 임베디드 소프트웨어와 연동하는 경우 기업은 크게 통합 문제를 최소화하고 비용을 절감하며 첫 번째 시도에서 성공을 거둘 가능성을 높이고 제품이 예상대로 작동하도록 보장할 수 있다.

스마트폰, 온도 조절 장치, 풍력 터빈 등의 개별 기기 또는 구성요소 면에서 IoT를 가시화하는 것은 좀 더 쉽지만 이들을 연결하는 복잡하고 보이지 않는 네트워크와 요구에 따라 데이터를 저장하고 제공하는 클라우드에는 정교한 모델링과 시뮬레이션이 필요하다.

예를 들어 스마트 풍력 터빈은 바람의 유형, 전력망의 에너지 양, 다른 스마트 풍력 터빈의 동작에 따라 동작을 조정해야 한다.

소프트웨어, 전자기기 하드웨어 및 다중영역에서 자연현상의 상호작용으로 인해 공학적 과제의 복잡성이 크게 증가한다. 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어는 시스템 수준 품질, 속성, 특징, 기능, 동작 및 성능 통찰력을 포함하는 검증 결과를 제공하는 데 기여했다. 이와 같은 높은 수준의 관점을 통해 시스템 설계자는 충분한 정보를 토대로 각 개별 구성요소 뿐만 아니라 전체 시스템의 성능을 최적화하는 설계 선택을 할 수 있다.

앤드류 크레시(Andrew Cresci) 엔비디아 전략적 제휴 담당 부장(General Manager of Strategic Alliances)은 “가상 제품개발 과정으로, GPU 설계 분야의 업계 리더인 엔비디아는 현재 세대의 GPU에서 실행되는 앤시스 시뮬레이션을 사용해 차세대의 GPU를 설계한다”고 전했다.

앤시스: 신뢰할 수 있는 파트너

주요 산업 또는 제품이 무엇이든 IoT는 곧 중요할 뿐만 아니라 종종 예상치 못한 방식으로 모든 비즈니스에 영향을 미치게 될 것이다. 앤시스는 IoT 시대의 비즈니스 성공을 지원하기 위해 전자 및 임베디드 소프트웨어 모델링을 포함해 더욱 확장된 범위의 기능을 개발했다.

IoT 기술을 설계하는 엔지니어들은 SWAP-C, 센싱 및 연결성, 안전 및 신뢰성, 통합, 내구성 등 상당한 개발 목표에 직면하고 있다. 안테나 설계 및 배치, 칩 및 패키지 시스템 설계, 센서 및 MEMS 설계, 전원 관리, 임베디드 코드 생성, 까다로운 환경 설계, 가상 시스템 프로토타입 제작 등 일곱 가지 애플리케이션으로 뒷받침되는 플랫폼 기반 공학 시뮬레이션은 고객 조직을 위한 IoT 기회를 극대화하는 데 있어 필수적이다.

전세계의 선도적인 기업 중 다수는 이미 앤시스 솔루션을 사용해 스마트폰에서 항공기, 자율 주행 차량에서 드론, 로봇에서 풍력 터빈에 이르는 가장 혁신적인 제품을 제공하고 있다.

IoT가 계속 진화해 감에 따라 앤시스에선 믿고 사용할 수 있는 검증된 시뮬레이션 기능뿐만 아니라, 전환된 환경에서 지속적인 제품 개발 성공을 지원하는 새로운 기능도 제공하는 신뢰할 수 있는 파트너로 계속 고객과 함께할 것이다.

■ 참고문헌

- Manyika, J.; Chui, M.; Bisson, P.; Woetzel, J.; Dobbs, R.; Bughin, J.; Aharon, D. McKinsey & Company. Unlocking the Potential of the Internet of Things.

- GE Global Research. How a ‘Digital Twin’ for Physical Assets Can Help Achieve No Unplanned Downtime.

- ANSYS, Inc. Aberdeen Group Survey Report: The Impact of Strategic Simulation on Product Profitability - White Paper, 2011.

- R?ßmann, M.; Lorenz, M.; Gerbert, P.; Waldner, M.; Justus, J.; Engel, P.; Harnisch, M. BCG Perspectives. Industry 4.0: The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries.

- Murray, C. ANSYS Advantage. I Hear You, 2015. Vol. IX, I. 1.

- Choi, S.; Thalmayr, F.; Wee, D.; Weig, F. McKinsey & Company. Advanced Driver-assistance Systems: Challenges and Opportunities Ahead.