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[IT뉴스]로봇 소음·타이어 진동도 미리 잡는다…제조업 시뮬레이션 확산

온카뱅크관리자

2026-06-30 14:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 다쏘시스템 ‘시뮬리아 유저데이’서 방산·로봇·타이어 해석 사례 소개 
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 [디지털데일리 이안나기자] 제조·엔지니어링 업계에서 시뮬레이션을 쓰는 시점이 앞당겨지고 있다. 설계를 끝낸 뒤 성능을 확인하던 방식보다 개발 초기에 성능 리스크를 따지고 의사결정 근거를 확보하는 접근이 중요해지는 분위기다.
 30일 IT업계에 따르면 방산, 로봇, 타이어 등 실제 시험에 비용과 시간이 많이 드는 산업군을 중심으로 가상 검증 수요가 커지고 있다. 실물 시제품을 만들기 전 가상환경에서 소음, 진동, 전자기 성능, 구조 안전성을 먼저 확인해 개발 후반부 재작업 부담을 줄이려는 목적이다.
 시뮬레이션 활용이 늘수록 데이터 관리 중요성도 커지고 있다. 어떤 설계 데이터로 해석했는지, 어떤 조건을 적용했는지, 결과가 어떤 의사결정에 쓰였는지를 추적할 수 있어야 반복 개발과 설계 최적화가 가능하기 때문이다. 시뮬레이션 프로세스·데이터 관리(SPDM)와 디지털 스레드 기반 개발 방식에 대한 관심이 높아지는 배경이다.
 다쏘시스템코리아가 최근 연 ‘시뮬리아 유저 데이 2026’에서도 이런 사례가 소개됐다. LIG 디펜스&amp;에어로스페이스(LIG D&amp;A)와 한국타이어앤테크놀로지가 자체 해석 사례를 직접 발표했고 다쏘시스템코리아는 현대로보틱스 로봇 암 소음 분석 프로젝트를 사례로 제시했다.
 현대로보틱스 로봇 암 사례는 ‘소음이 어디서 시작되는지’를 찾는 데 초점이 맞춰졌다. 로봇 팔은 모터와 기어, 샤프트, 베어링 같은 부품이 맞물려 움직인다. 이때 내부에서 생긴 작은 떨림이 외부 구조물로 전달되면 사람이 들을 수 있는 소음이 된다.
 임상혁 다쏘시스템코리아 파트너는 “해당 프로젝트 목적은 로봇 암의 작동 소음을 분석하고 개선안을 도출하는 것”이라며 “심팩(SIMPACK)으로 드라이브트레인과 하우징 진동을 해석하고 웨이브6(Wave6)로 하우징 진동이 공기 중으로 방사되는 소음을 계산했다”고 설명했다. 쉽게 말해 로봇 내부 구동 부품에서 생긴 떨림이 외부 케이스를 타고 퍼지면서 소음으로 바뀌는 과정을 가상환경에서 추적한 것이다.
 분석 결과 소음 주요 원인 중 하나는 공회전 상태에서 발생한 기어 래틀이었다. 기어 래틀은 기어가 맞물리는 과정에서 불규칙한 충격과 떨림이 생기는 현상이다. 임 파트너는 “기어 래틀 하중이 줄면 진동도 줄고 노이즈 레벨도 줄 것이라는 생각에서 최적화를 진행했다”며 “한마디로 기어를 가상으로 약하게 갈아낸 것”이라고 말했다. 실제 제품을 여러 번 고쳐보는 대신 가상환경에서 기어 형상을 바꿔가며 소음 저감 가능성을 확인한 셈이다.
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 방산 분야에서는 유도무기용 소형 레이다 센서와 레이돔 해석 사례가 소개됐다. 유도무기는 개발 기간이 길고 실제 시험 부담도 큰 분야다. 백종균 LIG D&amp;A 수석은 “하나의 무기체계를 개발하는 데는 짧게는 5년에서 10년의 긴 기간이 걸린다”고 말했다.
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 유도무기 안에 들어가는 소형 레이다 센서는 표적을 찾고 따라가기 위한 핵심 부품이다. 과거에는 안테나의 세부 성능을 확인하려면 부품을 직접 만들고 일일이 측정해야 했다. 백 수석은 “비용도 많이 들고 측정 자체도 오랜 시간이 걸렸다”며 “지금은 CST를 활용해 단일 슬롯을 모델링하고 필요한 특성을 구할 수 있다”고 설명했다. 실물 부품을 여러 번 제작하기 전에 가상환경에서 안테나 성능을 먼저 가늠할 수 있게 된 것이다.
 레이돔 해석도 같은 맥락이다. 레이돔은 유도탄 앞부분에서 안테나를 보호하는 덮개 역할을 한다. 다만 전파가 지나가는 길목에 있는 만큼 레이돔 모양이나 재질에 따라 안테나 성능이 달라질 수 있다. 백 수석은 안테나와 레이돔을 한꺼번에 해석하면 계산량이 커질 수 있어 안테나에서 나온 전파 데이터를 따로 뽑아 레이돔 해석에 활용하는 방법을 소개했다. 실물 시험에 앞서 전파 성능을 확인하고 설계 단계에서 수정 가능성을 좁혀가는 과정이다.
 한국타이어앤테크놀로지는 타이어 소음 해석 사례를 발표했다. 자동차가 조용해질수록 타이어에서 나는 소리는 더 크게 느껴진다. 특히 전기차는 엔진 소음이 적어 노면과 타이어가 만드는 소음 관리가 중요해지고 있다. 여기에 차량 소음 규제와 완성차 업체의 가상 개발 협업 요구도 커지고 있다.
 김일식 한국타이어앤테크놀로지 책임연구원은 “기존에는 CATIA 기반 2D 패턴 도면과 AI 알고리즘으로 타이어 소음을 예측했다”며 “하지만 2D 패턴 기반이다 보니 패턴 깊이, 홈 구조, 타이어 구조 정보를 반영하는 데 한계가 있었다”고 말했다.
 이에 한국타이어는 타이어를 3차원 모델로 만들고 주행 중 타이어 블록이 어떻게 떨리는지 계산한 뒤 그 떨림이 공기 중 소음으로 어떻게 퍼지는지 분석했다. 김 책임연구원은 “타이어 블록 진동으로 방사되는 소음과 타이어 그루브의 공기층이 떨리며 발생하는 소음을 모두 고려할 수 있게 됐다”고 설명했다.
 실제 전기차용 타이어 해석에서는 1.1kHz 부근에서 비정상적인 소음 피크가 확인됐다. 김 책임연구원은 이를 특정 홈에서 발생한 파이프 공진으로 분석하고 음향 메시를 수정해 피크를 낮췄다고 설명했다. 그 결과 시험과 해석 간 오차는 기존 1.2㏈에서 0.13㏈로 줄었다.
 시뮬레이션 활용이 늘면서 기업들의 고민은 데이터 관리로도 이어지고 있다. 지금까지 많은 해석 업무는 개인 PC나 폴더에 저장된 파일 중심으로 운영됐다. 이 방식은 익숙하지만 프로젝트가 커지면 어떤 파일이 최신인지, 어떤 조건으로 해석했는지, 어떤 결과가 최종 판단에 쓰였는지 확인하기 어려워진다.
 이상훈 다쏘시스템코리아 파트너는 “기존 방식은 대부분 파일 기반”이라며 “프로젝트가 커지고 참여자가 많아질수록 최신 버전 관리, 결과 재사용, 변경 이력 추적이 어려워진다”고 말했다.
 이 때문에 시뮬레이션 데이터를 제품 개발 전 과정과 연결해 관리하려는 수요가 늘고 있다. 요구사항, 설계 데이터, 해석 조건, 결과, 리포트가 한 흐름으로 묶이면 어떤 판단이 어떤 데이터에서 나왔는지 추적할 수 있다. 해석을 한 번 수행하고 끝내는 것이 아니라, 다음 설계와 개발에도 다시 활용할 수 있는 자산으로 남기는 방식이다.
 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반 시뮬레이션 프로세스·데이터 관리(SPDM)로 이에 대응하고 있다. 해석 전문가가 반복적으로 수행하던 절차를 표준 프로세스로 만들고, 설계 담당자도 검증된 방식으로 시뮬레이션을 활용할 수 있도록 하는 구조다.
 이 파트너는 “더 이른 시점에 더 많은 정보를 기반으로 의사결정을 하는 것이 중요하다”며 “핵심은 데이터와 프로세스, 사람을 연결해 시뮬레이션 자체를 조직적인 자산으로 만드는 것”이라고 말했다.
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