- 배리언트 관리·AI 외관 검사·C/C++ 테스트 자동화 추가…설계부터 시뮬레이션·검증·배포까지 연결

 

 

 

매스웍스가 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)의 릴리즈 2026b(R2026b)를 발표했다. 소프트웨어와 전자, AI가 결합된 엔지니어드 시스템을 대상으로 설계와 시뮬레이션부터 테스트, 배포까지 이어지는 개발 작업을 지원한다. R2026b에는 시뮬링크 배리언트 매니저(Simulink Variant Manager), 비주얼 인스펙션 툴박스(Visual Inspection Toolbox), 폴리스페이스 테스트 서버(Polyspace Test Server)가 새롭게 포함됐다. 항공우주와 임베디드 시스템, AI, 인식, 오디오 엔지니어링, 통계 분석 분야에서도 관련 기능을 확장했다.

 

제품 배리언트 관리부터 AI 외관 검사까지

소프트웨어와 전자, AI를 결합하는 시스템이 복잡해지면서 엔지니어링 팀은 공통 모델에서 파생되는 여러 설계 대안과 제품 구성을 관리하고 검증해야 한다. R2026b는 배리언트 관리와 외관 검사, 자동화 테스트, 시스템 검증에 필요한 기능을 제공해 설계 대안과 제품 구성을 다루는 작업 부담을 줄인다. 시뮬링크 배리언트 매니저는 복잡한 모델과 시스템 아키텍처에서 증가하는 제품 배리언트를 다룬다. 공통 모델에서 여러 설계 대안과 구성을 생성·관리하고, 개발 과정에서 일관성과 추적성을 유지해 제품군과 플랫폼 기반 설계의 협업을 뒷받침한다.

 

비주얼 인스펙션 툴박스는 AI와 영상 처리 기술을 결합해 제조·산업 현장의 외관 검사 애플리케이션 개발과 배포를 간소화한다. 이상 탐지와 결함 위치 식별, 치수 측정, 형상 매칭을 통해 외관 검사 작업을 자동화한다. 새로운 포인트 클라우드 툴박스(Point Cloud Toolbox)는 라이다와 카메라, 레이다, SLAM 기반 애플리케이션을 위한 워크플로우를 확장한다. 로보틱스와 자동화, 운송 등 센서 기반 애플리케이션에 사용하는 인식 시스템 개발을 지원한다.

 

C/C++ 테스트·코드 커버리지 분석 자동화

폴리스페이스 테스트 서버는 지속적 통합 환경에서 C/C++ 임베디드 소프트웨어의 테스트와 코드 커버리지 분석을 자동화한다. 엔지니어링 팀은 자동화 서버에서 단위·통합 테스트와 구조적 커버리지 분석을 실행해 수작업 검증을 줄이고 규정 준수를 지원한다.

 

매스웍스 설계 자동화 부문 아비나시 네헤미아(Avinash Nehemiah) 제품 관리 및 마케팅 총괄은 “엔지니어링 조직은 소프트웨어와 AI, 전자, 커넥티드 시스템을 결합한 제품을 개발하면서 품질과 규정 준수, 개발 속도를 함께 확보해야 한다”며 “R2026b는 복잡성을 관리하는 작업을 줄이고 개념 단계에서 제품화까지 빠르게 진행하도록 지원한다”고 밝혔다.

 

매트랩·시뮬링크 전반 개발 기능 업데이트

매트랩은 TOML 기반 프로젝트 파일과 파일 익스체인지(File Exchange)를 통한 패키지 관리, 구글 시트 연동을 지원한다. 데이터 중심 작업의 성능도 개선해 프로젝트 관리와 소스 제어, 상호운용성, 데이터 접근 작업을 개선했다. 시뮬링크에는 다시 빌드하지 않고 재사용하는 퍼블리시된 모델과 소스 제어에 활용하는 JSON 기반 데이터 사전을 적용했다. 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)은 AI 기반 프로파일링 정보를 생성해 시뮬레이션 성능을 분석한다.

 

에어로스페이스 툴박스(Aerospace Toolbox)는 고충실도 궤도 전파와 기동 모델링, 위성군 설계, 달과 다른 천체를 대상으로 한 임무 설계·분석까지 다룬다. 에어로스페이스 블록셋(Aerospace Blockset)은 유도·항법·제어와 임무 계획, 시스템 수준 성능 분석을 지원해 항공기와 회전익 항공기, 우주선의 모델링과 시뮬레이션에 활용한다.오디오 툴박스(Audio Toolbox)는 심스케이프(Simscape) 통합과 실내·수중 음향을 위한 광선 기반 음향 전파, 객관적인 오디오 품질·명료도 지표를 제공한다. 이를 바탕으로 전체 음향 시스템의 모델링과 시뮬레이션, 평가를 수행한다.

 

시계열 AI·파이토치 연동부터 FPGA 공동 설계까지

딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)는 타임 시리즈 모델러(Time Series Modeler) 앱으로 시계열 AI 작업을 간소화한다. 매트랩과 시뮬링크에서는 파이토치(PyTorch) 모델을 함께 실행할 수 있도록 연동 범위를 넓혔다. 시뮬링크 디자인 베리파이어(Simulink Design Verifier)는 여러 CPU 코어에 분석 작업을 분산해 검증 속도를 높이고, 부동소수점과 복잡한 수학 연산을 사용하는 모델의 분석 정밀도를 개선했다.

 

AMD용 SoC 블록셋(SoC Blockset)은 AMD 어댑티브 SoC와 FPGA의 하드웨어·소프트웨어 공동 설계를 지원한다. 레퍼런스 및 맞춤형 워크플로우를 적용해 통신과 비전, 딥러닝, 제어 애플리케이션의 설계부터 배포·검증까지 이어간다. 통계 및 머신러닝 툴박스(Statistics and Machine Learning Toolbox)는 실험계획법(DOE)과 게이지 R&R 연구를 위한 대화형 애플리케이션을 제공한다. 엔지니어는 이를 이용해 측정 시스템의 변동성을 평가하고 실험 결과를 분석한다.

 

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