헥사곤, 한국자동차공학회 세미나서 미래 모빌리티 연구 발표

춘계학술대회에서 미래 모빌리티 주행 성능 향상에 관한 발표 진행
AI·ML 분야 연구 동향과 제품 R&D 과정서 활용된 오딧세이 플랫폼 사례 공유

 

[더테크=조재호 기자] 헥사곤이 자사 플랫폼을 활용해 미래 모빌리티 주행 성능 개선한 개발 사례를 공유했다.

 

헥사곤은 지난 20일 소노캄 거제에서 열린 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 미래 모빌리티 주행 성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 21일 밝혔다.

 

현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표는 100여명의 모빌리티 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 AI와 ML 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티 주행 성능 향상에 관한 내용을 중점적으로 다뤘다.

 

세션의 세부 프로그램은 △AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 △AI 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 △소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인의 모델링 통합과 활용 △AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음 예측 △AI/ML을 활용한 PBV의 실시간 버추얼 개발 △헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다.

 

발표된 연구에서 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 ‘아담스(Adams)’, 다분야 구조해석 솔루션 ‘나스트란(Nastran)’, 음향 솔루션 ‘엑트란(Actran)’, 인공지능 및 머신러닝 플랫폼 ‘오딧세이(ODYSSEE)’ 등 헥사곤 제품이 예측 모델을 개발하는데 활용됐다.

 

헥사곤의 아담스와 오딧세이는 스포츠카의 기어박스 메커니즘 최적화에 사용됐다. 아담스는 메커니즘의 동작 검토와 설계 목표 정의, DoE(실험설계)를 지원했다. 아담스에 입력된 데이터를 데이터 매트릭스로 만들어 오딧세이에서 학습해 설계 사양에 따른 새로운 설계 변수에 관한 결과를 예측하는 것이다.

 

아울러 헥사곤은 ‘자동차 산업에서 헥사곤의 AI/ML 연구동향 및 사례’발표에서 충돌성능 예측에 활용된 오딧세이의 글로벌 사례와 크래들 CFD 솔버에 내장된 3D-ROM 기능, 딥러닝을 활용한 CT 데이터 결함 검사 등 첨단 기술과 활용 예시를 소개했다.

 

이번 연구 발표에 좌장을 맡은 김용대 현대자동차 마스터는 “현대자동차와 헥사곤이 진행한 연구를 통해 자동차 제품 설계·모델링·해석 에 대한 AI와 ML도입의 중요성을 다시 한번 확인하게 됐다”며 “헥사곤과의 협력을 통해 현대자동차의 버추얼 차량 개발기간을 단축하고 비용 절감 효과를 가져올 것으로 기대한다”고 말했다.



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