엔드 투 엔드 의료 영상 분석 워크플로우 제공하는 새로운 의료 이미지 툴박스 포함
[데이터넷] 매스웍스 코리아가 21일 매트랩 및 시뮬링크 제품군의 릴리스 2022b(이하 R2022b)를 발표했다.
R2022b는 기업의 제품 혁신과 획기적 발전의 실현을 맡은 엔지니어와 연구원들을 위해 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하는 2개의 신제품과 한층 향상된 여러 기능을 선보인다.
전 세계 배터리 관리 시스템 시장은 2026년까지 134억 달러(약 18조원) 규모에 달할 것으로 예상된다. 블룸버그 뉴에너지 파이낸스는 이러한 성장세가 EV(전기차) 시장의 성장에서 상당 부분 기인했을 수 있다는 의견을 전했다.
해당 기관의 최신 보고서에 따르면 2040년까지 전 세계 승용차 매출의 58%는 EV에서 발생할 것으로 보인다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)는 R2022b 릴리스에서 소개하는 최고의 혁신 중 하나로서 이러한 유형의 배터리 시스템을 설계하는 기업을 위한 설계 툴과 파라미터화된 모델을 제공한다.
엔지니어와 연구원들은 심스케이프 배터리를 사용해서 디지털 트윈을 생성하고, 배터리 팩 아키텍처의 가상 테스트를 실행하고, 배터리 관리 시스템을 설계하며, 정상 및 결함 상태에서의 배터리 시스템 거동을 평가할 수 있다. 또한 이 툴은 원하는 팩 토폴로지와 일치하는 시뮬레이션 모델 생성을 자동화하고 냉각 플레이트 연결을 포함하여 전기 응답과 열 응답을 평가할 수 있다.
그래햄 던전(Graham Dudgeon) 매스웍스 전기 시스템 모델링 부서 수석 제품 매니저는 “배터리 관리 시스템의 혁신이 사상 최고 수준에 도달한 시점에 심스케이프 배터리를 출시하게 되어 기쁘게 생각한다”며 “신제품에는 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하도록 고안된 여러 설계 툴들과 엔지니어가 다양한 배터리 팩 아키텍처를 대화형 방식으로 평가할 수 있는 ‘배터리 팩 모델 빌더(Battery Pack Model Builder)’도 포함하고 있다”고 소개했다.
R2022b는 새로운 ‘의료 이미지 툴박스(Medical Imaging Toolbox)’도 제공한다. 이 툴박스는 딥러닝 신경망을 사용하는 진단 및 라디오믹스 알고리즘을 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 의료 영상 응용 툴을 제공한다. 의료 연구원, 과학자, 엔지니어 및 기기 설계자들은 의료 영상에 대한 딥러닝 신경망 훈련을 위한 다중 볼륨 3차원 시각화, 다중 모달 정합, 분할, 자동 실측 데이터 레이블 지정에 의료 이미지 툴박스를 사용할 수 있다.
오토스타 블록세트(AUTOSAR Blockset)는 클라이언트-서버 ARA 방법을 사용해 서비스 지향 애플리케이션을 개발하고 임베디드 리눅스 플랫폼에 배포할 수 있다. 사용자는 이 툴을 통해 아키텍처 모델의 데이터형과 인터페이스를 정의할 수 있다.
퍼지 논리 툴박스(Fuzzy Logic Toolbox)는 업데이트된 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용해 FIS(퍼지 추론 시스템)를 대화형 방식으로 설계, 분석 및 시뮬레이션할 수 있다. 또 엔지니어와 연구원들은 한층 향상된 툴박스로 명령줄 함수나 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용해 제2종 FIS를 설계할 수 있다.
HDL 코더(HDL Coder)는 HLS(상위 수준 합성)를 위해 MATLAB에서 최적화된 SystemC 코드를 생성하고 프레임으로부터 샘플로의 변환을 통해 모델과 코드를 최적화할 수 있다.
모델 예측 제어 툴박스(Model Predictive Control Toolbox)는 비선형 모델 예측 제어기에 대해 신경망을 예측 모델로 사용할 수 있다. 또 ISO 26262 및 MISRA C 표준을 충족하는 모델 예측 제어기를 설계할 수 있다.
시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)는 신경 ODE(상미분 방정식)를 사용해 딥러닝 기반 비선형 상태공간 모델을 생성할 수 있다. 또 머신러닝 및 딥러닝 기법으로 비선형 ARX 및 Hammerstein-Wiener 모델의 비선형 동역학을 나타낼 수도 있다.
