Indux MEC란?

Indux MEC는 자기등가회로(Magnetic Equivalent Circuit, MEC)와 국내 연구기관의 축적된 경험식을 기반으로 IE4급 효율을 목표로 하는 전동기 초기 설계 후보를 빠르게 탐색·비교하는 CLEW의 전동기 설계 소프트웨어입니다. 유한요소해석(FEA)은 배우기 어렵고 케이스당 계산 시간도 길어 초기 설계 단계에는 부담이 크지만, Indux MEC는 자기등가회로와 경험식으로 이 과정을 단순화해 넓은 설계 공간에서 여러 후보의 성능 추세를 초 단위로 비교할 수 있게 해줍니다. 여기서 계산되는 효율은 초기 설계와 후보 비교를 위한 예측값이며, IE 등급의 최종 판정이나 양산 전 검증을 대신하지 않습니다.

Indux MEC는 AI-Native로 설계되었습니다. 채팅창 하나를 UI 옆에 붙여넣은 것이 아니라, 사람이 트리 메뉴를 조작하는 것과 AI 어시스턴트가 자연어로 요청을 처리하는 것이 같은 경로, 같은 권한, 같은 실시간 반영을 거치도록 설계했습니다. 자세한 내용은 아래 AI가 설계를 직접 조작합니다에서 다룹니다.

Indux 제품군과 Indux MEC

Indux는 CLEW의 전동기 설계·해석 소프트웨어 제품군입니다. 하나의 프로그램이 아니라 설계 프로세스의 단계별로 특화된 4개 전용 소프트웨어로 구성되며, 이 문서가 소개하는 것은 그중 하나인 Indux MEC입니다.

Indux MEC가 산출한 설계 형상은 STEP으로 내보내져 나머지 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. 즉 Indux MEC는 전동기 설계의 출발점이고, 뒤이은 정밀 검증은 같은 제품군 안의 형제 제품이 맡습니다.

지원 전동기 종류

네 가지 전동기 타입 모두 같은 자기등가회로 엔진과 같은 프로젝트 구조(공유 물성 풀·공유 운전점·케이스별 사양) 위에서 동작합니다. 전동기 종류를 바꾸는 것은 다른 프로그램을 여는 것이 아니라, 케이스 하나의 전동기 타입 설정을 바꾸는 것으로 가능합니다.

유도전동기 (SCIM)

한국전기연구원(KERI)의 누적된 경험을 바탕으로 개발된 유도전동기 설계 엔진입니다. IE4급 효율을 목표로 하는 유도기 설계 후보를 빠르게 탐색하고 특성을 비교할 수 있습니다.

• 이론 및 경험식에 기반 코어 사이징
• 농형 로터 6종 형상(사각·사다리꼴·라운드·원형·이중 농형·사다리꼴-라운드바닥) 지원
• 이중 농형(double cage) 로터: 상부/하부 케이지의 재질·형상을 독립적으로 지정해 기동 특성과 정격 운전 효율을 동시에 최적화 할 수 있습니다.

유도기동형 영구자석 동기전동기 (LSPM)

한국전자기술연구원(KETI)의 누적된 경험을 바탕으로 개발한 LSPM 사이징·특성 해석 엔진입니다.

• 유도 기동 구간과 동기 운전 구간을 함께 고려하는 이론식 기반 코어 사이징
• 영구자석 배치·착자 방향까지 포함한 로터 사이징

유도기동형 동기 릴럭턴스전동기 (SynRM)

코어 설계가 까다로운 SynRM의 사이징과 특성 분석을 신속히 수행합니다. 자석이 없어 로터 코어의 자속 장벽(flux barrier) 형상이 성능을 좌우하는 만큼, 최적화 이론을 사이징 단계에 통합했습니다.

매입형 영구자석 동기전동기 (IPMSM)

영구자석을 로터 코어 내부에 매입해 고효율·고출력밀도를 노리는 IPMSM의 사이징·특성 해석 엔진입니다.

• V-type, Bar-type, Delta-Type 등 자석 매입 형상을 반영한 자기등가회로 모델
• 감자(demagnetization) 여유를 고려한 사이징 경험식

왜 자기등가회로인가

전동기 설계 초기 단계에서 필요한 것은 "정확한 답 하나"가 아니라 "설계 공간을 만족하는 후보를 빠르게 여러 개 비교하는 능력"입니다. FEA는 정확하지만 메시 생성·경계조건·수렴에 케이스당 수 분 ~수십 분이 걸려, 설계 공간을 넓게 탐색하기엔 비효율적입니다.

Indux MEC는 FEA를 대체하지 않습니다. "이 설계가 합리적인가, 어느 설계안이 적절한가"를 빠르게 판단하는 구간을 담당하고, 설계안이 정해지면 정합된 형상을 STEP으로 넘겨 Indux LFX의 전처리 시간을 없앱니다.

AI가 설계를 직접 조작합니다

Indux MEC의 AI 어시스턴트는 설명이나 제안에 그치지 않고, 사람이 트리 메뉴에서 값을 바꾸는 것과 동일한 경로로 실제 설계 파라미터를 바꾸고 계산을 실행합니다. "고정자 슬롯 수를 36으로 늘리고 다시 계산해줘"라고 말하면, 화면의 값과 결과 차트가 실시간으로 바뀝니다.

사용자 > 고정자 슬롯 수를 36으로 늘리고 다시 계산해줘

AI    > 슬롯 수를 24 → 36으로 변경하고 재계산했습니다.
        - 효율: 91.2% → 92.7% (+1.5%p)
        - 역률: 0.83 → 0.81 (-0.02)

        화면 트리 메뉴와 3D 뷰포트가 실시간으로 갱신되었습니다.
        이 변경을 프로젝트에 저장할까요?

사용자 > 응, 저장해줘

AI    > [승인 대기] 프로젝트 파일에 저장하시겠습니까? [승인] [취소]

세션 안에서 설정을 바꾸고 계산을 돌리는 것은 AI가 즉시 실행합니다(언제든 되돌릴 수 있는 변경이므로). 프로젝트 파일에 영구히 저장하는 순간만은 사람의 명시적 승인을 거칩니다.

어떤 AI 클라이언트로든 접속: 인앱 채팅 패널(자체 API 키 사용)뿐 아니라, Claude Desktop이나 Claude Code 같은 표준 MCP(Model Context Protocol) 클라이언트를 세션에 직접 연결할 수도 있습니다. 대량의 설계 후보를 스크립트로 일괄 생성·비교하는 용도로도 쓸 수 있습니다. Indux MEC 자체는 LLM 사용량에 대해 과금하지 않으며, 사용자가 이미 보유한 API 키·구독을 그대로 씁니다.

설계 워크플로우

1. 프로젝트 생성 — 물성, 운전점(계산할 슬립 지점) 등 공유 정보 입력
2. 케이스 생성 — 전동기 타입 선택(SCIM/LSPM/SynRM/IPMSM)
3. Machine Spec/Winding/Conductor/Stator/Rotor 입력 — 폼으로 직접 입력하거나 AI에게 자연어로 요청
4. Solve 실행 — 즉시 응답 가능한 계산은 바로, 수렴 반복이 필요한 비선형 계산은 진행률 표시 후 완료 알림
5. Result 확인 — 특성 곡선(효율·역률·토크 등)과 3D 단면 검토
6. 적합한 설계안이 도출될 때 까지 복제해 파라미터를 바꿔가며 반복(컷 앤 트라이)
7. 도면 출력 — DXF(제작용) 또는 STEP(FEM 전처리용)

물성 카탈로그에서 한국생산기술연구원(KITECH) 제공 실측 데이터 기반 BH 곡선·철손 데이터를 바로 확인하고 적용할 수 있습니다

Winding 단계 — 극수·슬롯수·코일 피치를 입력하면 상별 권선 배치가 자동으로 계산됩니다

설계에서 검증까지, 중립 포맷인 STEP으로 이어집니다

완성된 형상은 FEM 프로그램이 바로 읽을 수 있는 STEP 파일 3종(전체 2D 단면 / 1주기 2D FEM 섹터 / 3D 모델)으로 내보낼 수 있습니다. 내보내기 시 면적·부피 정합성을 자동 검증해, 화면에서 본 형상과 실제 CAD 파일이 어긋나는 문제를 사전에 걸러냅니다. DXF 제작 도면도 별도로 즉시 내보낼 수 있습니다.

설계 형상을 3D로 즉시 확인할 수 있습니다 — 이 형상이 그대로 STEP으로 내보내집니다

이렇게 만들어진 형상은 같은 Indux 제품군의 Indux LFX(전자기 FEA)·Indux Mechanical(구조 해석)·Indux RotorDynamics(로터 다이나믹스)에서 연동 가능합니다, 물론 타사 FEM 툴로 넘겨도 무방합니다.

Indux MEC가 다루지 않는 것

솔직한 범위 설정이 신뢰의 시작이라고 생각합니다. Indux MEC가 하지 않는 것:

• 정밀 유한요소해석(FEA) 자체는 수행하지 않습니다. 같은 제품군의 Indux LFX가 맡는 영역이며, Indux MEC는 그 전 단계(초기 사이징·후보 비교)와 STEP 전처리를 맡습니다.
• 구조해석·로터 다이나믹스는 직접 수행하지 않습니다. 각각 Indux Mechanical·Indux RotorDynamics가 담당하는 영역입니다.
• 스큐(skew) 로터의 나선형 3D 형상은 아직 근사입니다. 3D 모델 STEP은 직선 바 기준이며, 스큐 형상의 3D 표현은 개발 중입니다.

사용 방식

세 방식 모두 같은 세션 아키텍처를 쓰기 때문에, 데스크톱에서 만든 프로젝트를 온프렘 서버로 옮기거나 그 반대로 옮겨도 워크플로우가 달라지지 않습니다. 온프렘 서버 모드에서는 설계 데이터가 외부 클라우드로 나가지 않습니다.

시작하기

1. 설치/접속 — 데스크톱 설치 파일을 다운로드하거나, 조직에서 배포한 온프렘 서버 URL로 접속하거나, 웹 데모에서 바로 체험합니다.
2. 프로젝트 생성 — 빈 프로젝트로 시작하거나 정격 출력대에 맞는 설계 템플릿에서 시작합니다.
3. 첫 케이스 설계 — 전동기 타입을 고르고 폼을 채우거나, "3상 380V, 정격 출력 15kW, 4극 IE4급 유도전동기 설계해줘"처럼 AI에게 목표 사양을 말로 전달합니다.
4. 계산하고 비교 — Solve로 계산을 실행하고, 마음에 들 때까지 케이스를 복제해 컷 앤 트라이를 반복합니다.
5. 내보내기 — DXF 또는 STEP으로 다음 단계에 넘깁니다.

자주 묻는 질문

Q. AI 어시스턴트가 실수로 설계를 망가뜨리면 어떻게 하나요? A. AI가 세션 안에서 하는 변경(설정 조정·계산 실행)은 언제든 되돌릴 수 있고, 프로젝트 파일에 영구히 저장되는 순간에만 사람의 승인을 거칩니다. 저장 전까지는 얼마든지 실험해도 안전합니다.

Q. Claude 외 다른 LLM도 사용할 수 있나요? A. 인앱 채팅은 특정 LLM 제공사에 종속되지 않는 구조라 다른 제공사로도 확장 가능하며, 현재 검증된 경로는 Anthropic Claude, OpenAI ChatGPT입니다.

Q. 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있나요? A. 데스크톱 앱은 로컬에서 동작하며, AI 기능만 온라인 연결이 필요합니다. AI 없이도 설계· 계산·도면 출력 전 과정을 오프라인으로 사용할 수 있습니다.

Q. 기존에 쓰던 IMCA(유도전동기 전용 프로그램)와의 관계는? A. IMCA는 유도전동기 전용 프로그램으로 계속 제공됩니다. 전동기 종류별로 제공되던 자기등가 회로 기반 설계·해석 도구들을 하나의 통합 애플리케이션으로 합친 결과물이 Indux MEC입니다.

Q. 계산 정확도를 얼마나 신뢰할 수 있나요? A. KERI·KETI와의 공동 개발로 축적된 경험식과, KITECH가 제공하는 실측 물성 데이터를 기반으로 하며, 실용적인 초기 설계 단계의 정확도를 목표로 합니다. 최종 검증은 여전히 Indux LFX 등 FEM 해석을 권장하며, Indux MEC는 그 직전 단계까지의 시간을 압도적으로 줄이는 역할을 합니다.