금속성형 시뮬레이션 소프트웨어 QForm UK가 새로운 12.0.4 버전으로 업데이트되었습니다.

QForm은 단조(Forging), 압출(Extrusion), 압연(Rolling), 열처리(Heat Treatment) 등 다양한 금속성형 공정을 실제 생산 환경과 유사하게 해석할 수 있는 CAE 시뮬레이션 소프트웨어로, 전 세계 제조기업과 연구기관에서 폭넓게 활용되고 있습니다.

이번 QForm UK 12.0.4는 단순한 오류 수정 수준의 업데이트를 넘어, 해석 정확도와 계산 성능을 향상시키고 사용자 편의성을 대폭 개선하여 보다 생산적이고 효율적인 해석 업무를 수행할 수 있도록 개발되었습니다.

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QForm UK 12.0.4 주요 업데이트

1. 더욱 빨라지고 안정적인 해석 성능

복잡한 금속성형 공정에서는 해석 속도와 안정성이 매우 중요합니다.

QForm UK 12.0.4에서는 계산 알고리즘이 개선되어 더욱 안정적인 해석 결과를 제공하며, 복잡한 모델에서도 계산 효율이 향상되었습니다. 이를 통해 해석 시간 단축, 계산 오류 감소, 대용량 모델 처리 성능 향상 등의 효과를 기대할 수 있습니다.

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2. Extrusion(압출) 모듈 기능 강화

압출 공정은 제품 형상이 복잡할수록 금형 설계와 공정 조건 최적화가 매우 중요합니다.

이번 버전에서는 Extrusion 모듈이 더욱 강화되어 다양한 압출 조건을 보다 정확하게 분석할 수 있으며, 금속 유동 예측, 압출 하중 분석, 온도 변화 해석 등 실제 생산성과 직결되는 다양한 해석 기능이 더욱 개선되었습니다.

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3. API 및 자동화 기능 개선

최근 제조업에서는 반복적인 해석 업무를 자동화하여 업무 효율을 높이는 것이 중요한 경쟁력이 되고 있습니다.

QForm UK 12.0.4는 API 기능이 더욱 향상되어 반복 해석 자동 실행, 데이터 자동 추출, 외부 프로그램과의 연동 등 다양한 활용이 가능해졌습니다.

이를 통해 연구개발(R&D)은 물론 생산기술 부서에서도 반복 작업을 줄이고 더욱 효율적인 업무 환경을 구축할 수 있습니다.

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4. 더욱 편리해진 사용자 인터페이스

소프트웨어의 성능만큼 중요한 것이 사용 편의성입니다.

이번 업데이트에서는 사용자 인터페이스(UI)가 개선되어 보다 직관적인 작업 환경, 설정 과정 간소화, 작업 효율성 향상, 사용자의 편의성 개선 등 초보 사용자부터 숙련자까지 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 개선되었습니다.

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왜 금속성형 시뮬레이션이 필요한가?

실제 금형 제작과 시험 생산은 많은 시간과 비용이 발생합니다. QForm을 활용하면 제품 생산 이전에 다양한 공정을 가상으로 검증할 수 있어 금형 개발 기간 단축, 생산성 향상, 불량률 감소 등 다양한 효과를 얻을 수 있습니다.

안녕하세요

㈜CAE테크놀러지 입니다.

소성가공 해석 소프트웨어 QForm을 활용한 실무형 해석 역량 경진대회, QForm 올림피아드가 많은 관심과 참여 속에 성공적으로 마무리되었습니다.​

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이번 대회에는 전국 대학 및 산업계 참가자들이 함께하며 QForm을 활용한 다양한 해석 아이디어와 문제 해결 능력을 선보였습니다. 참가자들은 실제 소성가공 공정에 가까운 과제를 수행하며 해석 결과 분석, 공정 개선 방안 도출, 보고서 작성 능력까지 종합적으로 평가받았습니다.

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수상하신 모든 분들께 진심으로 축하의 말씀을 드립니다.

압연 부문 수상자 올라미데 로비아트 하산

본인 소개 부탁드립니다.

제 이름은 올라미데 로비아트 하산이며, 한국에 소재한 이화여자대학교 휴먼기계바이오공학부 대학원에 재학중입니다.

저의 주요 연구 분야는 생체역학(Biomechanics), 유한요소해석(Finite Element Analysis), 그리고 의료 및 재활 분야를 위한 환자 맞춤형(subject-specific) 모델링입니다.

Q. 올림피아드 참가 계기는 무엇인가요?

비록 제 전공 분야가 금속 소성가공과 직접적으로 관련되어 있지는 않지만, 올림피아드는 새로운 공학 분야를 배우고 시뮬레이션 기반 문제 해결 능력을 실제적으로 적용해볼 수 있는 매우 좋은 기회라고 생각하여 관심을 가지게 되었습니다. 평소 생체역학 연구에서 유한요소해석을 주로 활용해왔기 때문에, QKaliber와 QForm 같은 시뮬레이션 소프트웨어가 제조 공정 설계에서 어떻게 사용되는지 매우 궁금했습니다.

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Q. 압연 부문을 준비하면서 어떤 방식으로 공부하셨나요?

대회를 준비하는 동안 저는 철강 압연의 기본 원리, 패스 및 공형 설계, 그리고 이전 올림피아드 보고서들을 참고하여 공부했습니다. 이 분야는 저에게 완전히 새로운 영역이었기 때문에, 관련 용어와 압연 공정의 논리를 배우는 데 많은 시간을 투자해야 했습니다. 하지만 그렇기 때문에 오히려 이런 경험들이 더욱 의미 있게 느껴졌습니다. 제 이해도가 단계적으로 향상되는 과정을 분명하게 체감할 수 있었기 때문입니다.

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Q. 대회를 준비하면서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?

가장 어려웠던 부분은 제한된 시간 안에서 모든 작업을 수행하는 것이었습니다. 대회 과제는 계산, 공형 설계, 시뮬레이션, 결과 분석, 그리고 보고서 작성까지 짧은 시간 내에 모두 수행해야 했습니다. 저는 사전에 명확한 작업 흐름(workflow)을 준비하는 것이 매우 중요하다는 점, 그리고 보고서 작성은 시뮬레이션과 병행하여 진행해야 한다는 점을 배웠습니다.

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Q. 이번 대회를 통해 새롭게 깨달은 점이 있다면 무엇인가요?

이번 올림피아드를 통해 저는 공정 설계에는 공학적 직관(engineering intuition)과 실제적인 의사결정 능력이 모두 필요하다는 사실을 배웠습니다. 시뮬레이션 결과가 처음부터 완벽하게 나오지 않더라도, 결과를 분석하고 논리적으로 설계를 수정하며 지속적으로 공정을 개선해나가는 과정이 중요하다는 점을 깨달았습니다.

미래의 참가자들에게 해주고 싶은 조언이 있으신가요?

미래의 참가자들에게 해주고 싶은 조언은 가능한 한 일찍 소프트웨어 실습을 시작하고, 단순히 절차를 암기하는 것보다 공정 자체를 이해하는 데 집중하라는 것입니다. 또한 이전 과제들을 미리 검토하고, 보고서 템플릿을 사전에 준비하며, 연신율, 단면 감소율(area reduction), 압연 속도, 설비 하중 제한(force limitation)과 같은 기본 계산에 익숙해지는 것도 큰 도움이 됩니다.

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수상 소감 부탁드립니다.

이러한 소중한 기회를 제공해주신 International Students Olympiad 조직위원회와 QForm Academy에 깊이 감사드립니다. 이번 올림피아드 참가를 통해 저는 제 전공 분야를 넘어 더 넓은 공학적 시야를 가질 수 있었고, 실제 시뮬레이션 기반 공정 설계에 대한 값진 경험을 얻을 수 있었습니다.

단조 부문 수상자 조정길

본인 소개 부탁드립니다.

저는 한국폴리텍 대학 부산 캠퍼스 금형디자인과를 2년학위 과정을 졸업하고 비학위과정으로 다니고 있는 학생 조정길입니다.

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Q. 단조 부문을 준비하면서 어떤 방식으로 공부하셨나요?

이번대회에서 QForm소프트웨어를 접하였고, 처음 사용하는 프로그램이여서 QForm 매뉴얼을 보면서 먼저 기능을 잊히고, 자료는 논문과 우승자 레포트를 참고하면 연습을 하였습니다. 저는 처음에 단조 부분에 지식이 없고 성형해석을 처음 접했습니다. 연습을 하면서 막막한 날도 있었지만 같이 나가는 동료들과 교수님께서 많이 도와주셨습니다. 포기하지 않고 대회 준비를 마쳤습니다.

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Q. 올림피아드를 준비하면서 가장 크게 성장했다고 느낀 부분은 무엇인가요?

저는 대회를 하면서 이전에 연습을 한 것이 많이 도움이 되었습니다. 저에게 학생 올림피아드는 또 하나의 가능성을 열어주는 무대였습니다.

수상 소감 부탁드립니다.

이 대회에 참여할 기회 주신 QForm에 감사들입니다. 그리고 다음에 참가하시는 참가자분들 안된다고, 포기하지 말고 일단 해보세요, 그럼 답이 나옵니다. 그리고 CAD 꼭 배워두세요!

판재 부문 수상자 권수진

본인 소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 금형디자인과 권수진입니다.

사출금형산업기사 자격증을 소지하고 있으면서도 실무에서는 프레스를 접하다 보니, 사출과 프레스 사이에서 갈피를 잡지 못하고 진로에 대한 고민이 많았습니다.

그러던 중 신대훈 교수님을 통해 성형해석을 접하게 되었습니다. 말로만 듣던 성형해석을 늘 배우고 싶다는 갈망이 있었는데, 교수님 덕분에 올림피아드를 알게 되었고 본격적인 교육을 받기 시작했습니다.

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Q. 대회를 준비하면서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?

대회 당일은 제게 큰 시련이었습니다. 막상 문제를 마주하니 제가 준비했던 것과 완전히 다른 유형이 나와 너무 당황스러웠고, 솔직히 중간에 포기하고 싶다는 생각만 가득했습니다. 그때 교수님께서 옆에서 끝까지 해보자며 따뜻한 응원을 보내주셨습니다. 그 격려 덕분에 마음을 다잡고 포기하지 않은 채 끝까지 대회를 마무리할 수 있었습니다. 제 곁에서 힘이 되어주신 교수님께 진심으로 감사하다는 말씀을 전하고 싶습니다.

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Q. 올림피아드를 준비하면서 가장 크게 성장했다고 느낀 부분은 무엇인가요?

대회를 준비하며 판금 성형, 특히 드로잉 금형에 대한 지식을 하나씩 알아가는 과정이 정말 흥미로웠습니다. 성형해석을 하면서 깨달은 점은, 설계도 그냥 하는 게 아니듯 성형해석 역시 설계를 제대로 할 줄 알아야 해석의 숙련도가 올라간다는 사실이었습니다.

시뮬레이션 화면이 움직이는 게 신기하기도 했지만, 해석 자체를 깊이 탐구하는 과정에 완전히 매료되었습니다.

당초 제 목표는 단순한 설계 엔지니어였지만, 이 대회를 거치며 진로의 최종 목적지가 '성형해석 전문가'로 바뀌었습니다. 앞으로 설계 분야에서 경력을 탄탄히 쌓은 후, 궁극적으로는 성형해석까지 완벽히 다루는 엔지니어가 되고 싶습니다.

딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템의 강점

딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템은 대량의 이미지 데이터를 학습하며, 제품의 정상 패턴과 결함 패턴을 스스로 인식합니다. 사람이 직접 규칙을 하나씩 정의하지 않아도 이미지 속 특징을 분석해 다양한 결함 유형을 판단할 수 있습니다.

특히 정상 이미지와 결함 이미지를 비교·분석함으로써, 형상이 일정하지 않은 비정형 결함까지 식별할 수 있습니다. 또한 현장에서 실시간으로 수집되는 데이터를 활용해 검사 정확도를 지속적으로 개선할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

AI 비전 검사 시스템, 왜 도입을 망설일까요?

제조 현장에서 품질 검사 자동화의 필요성은 점점 커지고 있습니다. 하지만 실제로 AI 비전 검사 시스템을 도입하려고 하면 많은 기업들이 단순한 기술 성능보다 더 현실적인 문제를 먼저 고민하게 됩니다.

초기 설비 투자 비용, 기존 검사 인력의 업무 변화, 생산·품질 관리 시스템과의 연계 가능성은 AI 비전 도입을 검토할 때 가장 많이 마주하는 고민입니다. 결국 AI 비전 검사는 카메라와 모델을 설치하는 수준을 넘어, 현장의 공정 조건과 검사 목적에 맞게 설계되어야 합니다.

복합단조 공정에서 이종소재(AL-STEEL) 프리폼 형상 및 공정 변수의 통합 최적 설계에 관한 연구 발표

이종소재를 활용한 복합단조 공정은 자동차 부품의 경량화와 고강도를 동시에 확보할 수 있어 적용이 빠르게 확대되고 있습니다. 하지만 알루미늄과 스틸의 변형 저항 차이로 인해 성형 중 소재 유동이 불균형해지고, 이로 인해 미성형이나 접합 불량과 같은 품질 문제가 발생할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해서는 프리폼 형상과 공정 조건을 함께 고려한 설계가 필요합니다.

본 연구에서는 해석 기반으로 프리폼 형상과 공정 변수를 통합적으로 평가하는 설계 방법을 제안했습니다.

QForm Direct를 활용해 다양한 프리폼 형상을 생성하고, 이종소재 복합단조 공정에 대한 유한요소 해석을 수행했습니다. 성형 하중, 미충진 영역, 알루미늄-스틸 접촉 상태를 주요 지표로 설정해 성형 거동을 분석했으며, 공정 변수 변화에 따른 소재 유동과 접촉 특성을 비교해 주요 영향 인자를 도출했습니다. 또한 형상과 공정 변수 간의 상호작용도 함께 검토했습니다.

결론적으로, 본 연구는 이종소재 복합단조 공정에서 해석 기반 통합 설계 접근이 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여줍니다.

허브베어링 단면 치형부 버 결함의 촬영 조건 최적화 및 AI 기반 비전 검사 적용 연구 발표

기존 와전류 탐상으로 검출이 어려웠던 치형 버(Burr) 결함에 대해, 최적 촬영 조건과 AI 비전 검사를 결합한 자동 검출 가능성을 검증했습니다.

초기에는 치형을 수직 방향에서 촬영했지만, 광반사와 형상 중첩으로 인해 결함 식별이 어려웠고 CLAHE, 감마 보정 등 이미지 전처리 기법의 효과도 제한적이었습니다. 반면 촬영 각도를 측면으로 변경하자 버 결함 형상이 훨씬 명확하게 드러나며, 촬영 각도와 조명 조건이 핵심 변수임을 확인했습니다.

측면 촬영 기반 데이터셋에 YOLO 모델을 적용한 결과, 초기 50장 데이터에서 약 91.6% mAP를 기록했고, 데이터 증강 후 100장 기준 약 99.5%까지 성능이 향상되었습니다. 또한 스크래치와 버 결함 간 오검출도 감소하는 경향을 보였습니다.

결론적으로, 적절한 촬영 조건 확보와 데이터 확장이 AI 기반 결함 검출 성능을 크게 좌우하며, 향후 추가 데이터 확보를 통해 실공정 적용 신뢰성을 높일 계획입니다.

조명 조건에 따른 허브베어링 단면 치형 부위의 딥러닝 기반 프리폼 결함 및 핀 박힘 결함 검출 연구 발표

자동차용 허브베어링 치형 부위는 금속의 높은 반사율과 복잡한 형상 때문에 결함 검출이 쉽지 않습니다.

특히 프리폼 단계에서 발생하는 변형 결함과 오비탈 공정 중 핀 파손으로 인한 압흔 결함은 경계가 불명확하고 데이터 확보도 어려워 AI 모델 학습에 한계가 있습니다. 본 연구에서는 검출 성능 개선을 위해 조명, 배경, 라벨링, 데이터 구성 방식을 분석했습니다.

그 결과, 링 조명과 4채널 조명이 반사 균일성과 밝기 측면에서 효과적이었고, 검은 배경이 결함 식별에 유리한 조건을 제공했습니다. 또한 치형을 개별 단위로 세분화해 라벨링하는 방식이 검출 성능 향상에 도움이 되었으며, 실제 데이터를 추가 확보할수록 정확도도 함께 개선되었습니다.

결론적으로, 단조 치형 결함 검출 성능은 모델 자체보다 데이터 품질과 촬영 조건에 크게 영향을 받는 것으로 확인되었습니다.

(주)CAE테크놀러지는 이번 전시회에서 자사가 공급하는 소성가공 공정해석 소프트웨어 QForm과 Stampack Xpress를 중심으로 다양한 금속가공 시뮬레이션 솔루션을 소개했습니다. 현장에서는 금속 단조 및 판재성형 해석을 직접 시연하며 참석자들에게 시뮬레이션을 통한 공정 최적화와 품질 개선 사례를 공유했습니다.

(주)CAE테크놀러지는 앞으로도 소성가공 분야의 발전을 위해 다양한 학술 행사와 산업 전시회에 참여하며, 국내 연구자 및 기업 고객에게 보다 향상된 기술 지원을 제공할 예정입니다.

이번 웨비나에서는 기존의 금속 성형 공정뿐만 아니라 API 활용 및 보고서 생성과 같은 최신 주제도 다룰 예정입니다. 또한 와이어 드로잉(Wire-drawing) 시뮬레이션, 압연(Rolling), Conform 압출과 같은 새로운 사례들도 소개합니다.

이번 무료 웨비나는 QForm UK를 통해 금속 성형 공정 엔지니어링의 수준을 한 단계 높일 수 있는 정보를 확인할 수 있는 기회입니다.

많은 관심과 참여 부탁드립니다.

QForm의 프로파일, 철근 및 판재 압연에 대한 고급 시뮬레이션 기능을 소개합니다.

다양한 생산 조건에서 다중 패스 압연 공정 중 재료 유동, 응력-변형 상태 및 열 거동 시뮬레이션에 중점을 둡니다.

QForm을 활용한 판재 성형 공정의 고급 수치 시뮬레이션에 대해 다룹니다.

신뢰할 수 있고 효율적인 판재 성형 공정 시뮬레이션 도구를 찾고 계신다면, 본 웨비나에서 QForm의 다양한 기능을 자세히 살펴보실 수 있습니다. QForm UK에서 유한 요소법(FEM)을 성공적으로 적용하여 판금 성형 기술을 정확하게 모델링하는 방법을 시연합니다.

안녕하세요 (주)CAE테크놀러지 입니다.

2026년 한국소성가공학회 춘계학술대회에 저희 CAE테크놀러지도 부스운영을 진행 합니다.

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날짜 : 2026년 04월 15일(수) ~ 2026년 04월 17일(금)

장소 : 윈덤 그랜드 호텔 부산

내용 : 일반구두발표, 포스터발표, 기조겅연, 제품전시회 등

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많은 관심과 응원 부탁드립니다.

감사합니다.

정부가 고객사 장비 구매 비용을 대신 내준다고요?

현장에서 자주 듣는 말

"효과는 알겠는데... 비용이 좀..."

지자체가 장비 비용을 대신 내준다

• 총 사업비의 70% 이내 지원
• 최대 5,000만 원까지 구축 비용 보조
• IoT · 센서자동화 설비 및 솔루션 도입 비용 포함
• 전문가 현장 컨설팅도 함께 지원
• 대표자실무자 대상 맞춤형 교육까지 제공

중앙정부는 더 큰 판을 벌이고 있다

• 제조 현장 데이터 수집공유 · 연계 체계 전면 개편
• 국제표준 기반 데이터 관리 기능 제공
• AI Agent를 통한 맞춤형 정책 매칭사업계획서 작성 지원
• 스마트제조산업 육성법 제정으로 법적 기반까지 마련
• 제조데이터를 제공한 기업에게 현물 인정 + 추가 인센티브 부여 예정

비전 검사 장비 도입을 고민 중이라면, 지금이 타이밍입니다

• 우리 공장이 지원 대상인지 확인
• 지원사업 신청에 필요한 서류절차 안내
• 비전 검사 장비 도입 범위와 예산 함께 설계
• 보조금 적용 시 실제 부담 비용 시뮬레이션