안테나 설계부터 CAE DB구축까지...엔지니어링 AI 응용 확산
||2026.06.16
[디지털투데이 황치규 기자]다쏘시스템코리아가 11일 개최한 시뮬레이 유저 데이 컨퍼런스 현장.
AI로 효과를 보기 어렵다는 인식이 남아 있는 제조 엔지니어링 분야에 AI를 적용한 사례들이 발표돼 눈길을 끌었다. 삼성전자, LG전자 등 국내 유력 제조사들 관계자들이 직접 나와 엔지니어링에 AI를 접목한 사레를 공유했다.
삼성전자 산업협력팀 신용선 프로는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안테나 성능 예측 기술 사례 발표를 통해 안테나 설계와 같은 엔지니어링 영역에도 AI를 활용할 수 있다는 점을 강조했다.
20년 넘게 안테나 개발 쪽에서만 있었던 신용성 프로는 AI가 좋아졌다고 해도 안테나 설계 영역만큼은 머신러닝을 적용하는 게 엔지니어링 측면에서 큰 장점이 없다고 봤다는 입장이엇다.
나름 그럴만한 이유가 있었다.
우선 안테나 성능은 안테나 자체 구조뿐 아니라 탑재 차량이나 단말기 주변 구조물, 복잡한 매질 변화에 따른 영향을 크게 받는다. AI 모델 학습에 필수적인 빅데이터도 없다.
유한요소법(FEM, Finite Element Method, 복잡한 물리 현상을 수학적으로 계산하는 공학 해석 기법)솔버로 시뮬레이션 데이터를 확보하려 해도 시간과 비용이 많이 소요된다. 입력 설계 변수와 출력 결과 사이 상관관계가 고차원 비선형 움직임을 보여 수학적 모델링으로 예측 모델화가 쉽지도 않다.
이런 가운데 신용선 프로는 지난해 3월, 안테나 AI 모델 개발 프로젝트를 진행하면서 안테나 개발에도 AI를 활용할 수 있다는 쪽으로 생각을 바꿨다.
그는 "코딩 언어도, 데이터셋 구축 방법도 몰랐다. 다쏘시스템 도움을 받아 개념검증(PoC) 프로젝트를 세팅했고, 가상 공간에서 해석 자동화 프로세스를 구축해 AI 적용 가능성을 직접 실증했다"고 전했다.
신용선 프로에 따르면 이번 프로젝트 성과는 다음과 같이 요약된다. 업무 효율 측면에서는 수백 번 반복 구동하던 CST 해석 프로세스를 대폭 줄였고, 초기 설계 단계에서 스펙 통과 가능성이 높은 후보 설계안만 선별해 개발 리드 타임을 수십 배 단축했다. 기술 적용 측면에서는 제한된 데이터셋으로도 신뢰성 있는 예측 메타모델 구축이 가능함을 증명했다.
신용선 프로는 단일 안테나 모듈을 넘어 LTE·와이파이 복합 다중 대역 안테나로 적용 범위를 넓히고, 차체 섀시 구조·글래스·브래킷 위치 형상 변수까지 포함하는 전사 표준 설계 검증 인프라를 구축할 계획이다. 그는 "엔지니어가 명확한 설계 목적과 도메인 지식을 갖고 AI 파이프라인을 제어한다면, 반복적인 튜닝과 해석 시간을 없애고 핵심 설계 의사결정을 가속화하는 전략적 엔지니어링 도구로 활용할 수 있다"고 말했다.
LG전자 생산기술원 최상혁 선임연구원은 AI 에이전트를 활용한 SPDM CAE 데이터베이스 구축 기법을 발표했다.
LG전자는 2019년 말 다쏘시스템 솔루션 기반으로 SPDM(imulation Process and Data Management) 플랫폼 파일럿을 시작했고. 2022년 4월 본부 도입을 마쳤다. 처음 2~3년간은 각 사업부 CAE 조직이 흩어져 있어 현업 엔지니어들이 시스템을 잘 안쓰려는게 문제가 됐고 이에 LG전자는 단순 데이터 레이크에 머물던 보고서 파일들을 정량적 수치 데이터베이스로 고도화하는 과제를 추진했다.
방향은 엔지니어 업무 방식을 바꾸지 않는 것이었다. 기존 관행대로 파워포인트 보고서만 올리면 시스템이 알아서 수치를 추출해 DB화하는데 초점을 맞췄다.
프로젝트 과정에서 직면한 문제는 일반 거대언어모델 수준으로는 복잡한 파워포인트에 있는 표와 객체 데이터를 정밀하게 읽지 못한다는 점이었다. 이를 극복하기 위해 시각 정보를 동시 분석하는 비전 언어 모델 Qwen3-VL을 도입해 4단계 데이터 추출 프로세스를 구축했다. 구축된 DB는 현업에서 이상치 분석, 설계 패턴 분석, 경향 분석에 활용된다.
최상혁 선임연구원은 이번 프로젝트 핵심 성과로 현업 엔지니어 업무 방식을 바꾸지 않고도 비정형 보고서 데이터를 정형 자산으로 전환하는 시스템을 구축했다는 점을 꼽았다. 그는 "수치를 직접 입력해야 했던 기존 방식 한계를 깨고, 현업 자율성을 100% 보장하는 AI 에이전트 파이프라인으로 데이터베이스 접근성과 편의성을 극대화했다"면서 "AI 모델에 양질의 엔지니어링 영양분을 제공할 수 있는 데이터 파이프라인 기반을 완성했다"고 강조했다.
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