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(주)모아소프트 블로그는 AI 기반 디지털 엔지니어링과 첨단 산업의 최신 기술 트렌드를 심도 있게 다루는 전문 지식 채널입니다.
국방 무기체계부터 우주항공, 미래 모빌리티까지 고도의 신뢰성이 요구되는 분야의 혁신적인 기술 솔루션과 산업 인사이트를 지속적으로 제공합니다.

CES 2026 하이퍼 예측 기술과 PHM의 진화

고장 예측을 넘어 운용 최적화로ㅣCES 2026 하이퍼 예측 기술과 PHM의 진화 

장갑차의 배터리가 작전 중 화재를 일으킵니다. 반도체 공정의 미세 결함 하나가 수천억 원의 손실로 이어집니다. 항공기 엔진의 작은 균열이 치명적인 사고를 만듭니다. 이런 상황에서 “고장이 발생했습니다”라는 알람은 이미 늦은 신호입니다.  그동안 산업 현장과 국방 분야의 유지보수는 주기적 점검이나 고장…

[MOASOFT CORE BIZ] MBSE 기반 시스템 설계 및 통합관리 플랫폼 (2편)

[MOASOFT CORE BIZ] MBSE 기반 시스템 설계 및 통합관리 플랫폼 (2편)

본 콘텐츠는 모아소프트 기술 소개 시리즈의 두 번째 콘텐츠로, 앞선 요구사항 추적성 관리 플랫폼을 기반으로 시스템 구조를 정의하고 통합 관리하는 MBSE 기술 영역을 다룹니다. 모아소프트는 요구사항–설계–분석–검증으로 이어지는 개발 전 과정을 모델 중심(Model-Based)으로 연결함으로써, 복잡한 방산·항공·우주 시스템을 보다 일관되고 검증 가능한 구조…

[MOASOFT CORE BIZ] 요구사항 추적성 관리 플랫폼 (1편)

[MOASOFT CORE BIZ] 요구사항 추적성 관리 플랫폼 (1편)

 27년이 넘는 기간 동안 축적해 온 경험과 전문성을 기반으로, 모아소프트는 방산·항공·우주·미래 모빌리티 산업 전반에서 필요한 시스템 엔지니어링 기술 역량을 꾸준히 확장해 왔습니다. 오늘날 모아소프트는 복잡하고 대형화되는 첨단 시스템 개발 환경 속에서 요구되는 핵심 기술들을 종합적인 플랫폼 형태로 제공하며, 고객의 성공적인 개발·검증·운용을 지원…

시큐어코딩은 왜 늘 문제 이후에 논의될까?

시큐어코딩은 왜 늘 문제 이후에 논의될까?

산업 현장 사례로 본 보안 취약점의 공통 원인과 예방 구조 소프트웨어 보안 사고는 더 이상 특정 기업의 불운한 예외가 아닙니다.최근 공개된 다양한 산업 사례를 살펴보면, 보안 이슈의 상당수는 개발 단계에서 이미 예측 가능했던 코드 취약점에서 비롯됩니다. 그럼에도 불구하고 현장에서는 여전히 시큐어코딩을 ‘개발이 끝난 후, 혹은 문제가 터진 후 점검하는 체크리…

세미나·온사이트 교육 경험으로 증명하는 ‘모아소프트의 감항인증 전문 교육’

세미나·온사이트 교육 경험으로 증명하는 ‘모아소프트의 감항인증 전문 교육’

감항인증 교육, 실무 경험으로 완성하다 세미나·온사이트 교육 경험으로 증명하는 ‘모아소프트 감항인증 전문 교육’ 항공·우주·무인체계·미래 모빌리티 산업에서 감항인증(Airworthiness Certification) 은 체계 개발의 성패를 좌우하는 핵심 요소입니다.   하지만 여전히 많은 조직이 감항인증 제도는 알고 있으나 실제 사업에 어떻게 적용…

엔지니어가 알아야 할 Ansys AI 솔루션 3가지

엔지니어가 반드시 알아야 할 Ansys AI 솔루션 3가지ㅣSimAI, AI+, AnsysGPT 차이와 활용법

시뮬레이션 해석은 제품 개발의 핵심 과정입니다. 하지만 기존 물리 법칙 기반 시뮬레이션은 시간이 오래 걸린다는 치명적인 단점이 있습니다. 미분 방정식을 기반으로 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문입니다. 전기 모터 설계 평가에 4,500시간이 소요되는 경우도 있습니다.  설계 변경이 잦은 초기 개발 단계에서는 이 시간이 더욱 부담으로 다가옵니다. 빠른 의사결…

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 환경에서 LLM과 RAG를 적용할 때 고려해야 할 점 (4편)

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 환경에서 LLM과 RAG를 적용할 때 고려해야 할 점 (4편)

보안, 데이터 품질, 검색 정확도 관점에서   국방 데이터 환경에서는 기술보다 ‘적용 조건’이 중요합니다 LLM과 RAG는 강력한 기술이지만, 국방 데이터 환경에서는 단순한 기술 도입만으로는 충분하지 않습니다. 적용 과정에서 다음과 같은 조건들이 반드시 고려되어야 합니다.   1. 데이터 보안과 접근 통제 국방 데이터 분석 환경에서는, 누…

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 분석에서 LLM과 RAG는 어떻게 활용될 수 있을까요? (3편)

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 분석에서 LLM과 RAG는 어떻게 활용될 수 있을까요? (3편)

이상 탐지부터 원인 설명, 보고서 생성까지의 시나리오   국방 데이터 분석에서는 ‘설명 가능한 결과’가 중요합니다 국방 데이터 분석에서는 단순히 이상 징후를 발견하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이와 같은 질문에 대해 근거를 바탕으로 설명할 수 있어야 실제 의사결정으로 이어질 수 있습니다. LLM과 RAG는 이 지점에서 기존 데이터 분석 방식과 …

CES 2026으로 읽는 기술 트렌드ㅣ’디지털 트윈’, 시각화를 넘어 실행으로 진화하다

CES 2026으로 읽는 기술 트렌드ㅣ’디지털 트윈’, 시각화를 넘어 실행으로 진화하다

CES 2026에서 디지털 트윈 기술이 새로운 국면을 맞이했습니다. 과거 디지털 트윈은 공장이나 도시 인프라를 가상 공간에 복제해 ‘보여주는’ 역할에 머물렀습니다. 하지만 올해 CES 혁신상 수상작들은 전혀 다른 방향을 가리킵니다.  디지털 트윈이 스스로 판단하고, 로봇을 움직이며, 스마트폰 앱 하나로 공간을 재창조하는 &#8…

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 분석에서 LLM과 RAG는 어떻게 결합될 수 있을까요? (2편)

[국방 데이터 분석 시리즈] 국방 데이터 분석에서 LLM과 RAG는 어떻게 결합될 수 있을까요? (2편)

Python 기반 분석과 문서 검색을 연결하는 구조   LLM을 단독으로 활용하기 어려운 이유부터 살펴볼 필요가 있습니다 LLM은 텍스트를 이해하고 요약하며, 질문에 응답할 수 있는 기술입니다.비정형 문서를 다룰 수 있다는 점에서 국방 데이터 분석 환경에서도 충분한 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 LLM을 단독으로 활용할 경우, 다음과 같은 한계…

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