전 세계 항공우주 및 국방 업체들은 프로토타입에서 가장 중요한 안전 필수 및 임무 필수 시스템에 이르는 모든 기술성숙도 단계에서 MATLAB®과 Simulink®를 사용하고 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 F-35 통합 전투기 및 화성 탐사선을 비롯한 모든 분야의 주요 프로그램에서 사용되고 있으며, 자율 시스템, 극초음속, 고급 무선 시스템, 하이브리드화, 항공기 전기화와 같은 분야에서의 연구 개발을 가속화하고 있습니다.
모델 기반 설계를 사용한 디지털 공학은 조기 설계 시뮬레이션과 코드 생성을 통해 프로그램의 위험 요소(성능, 스케줄, 통합 등)를 줄여 줍니다. 시스템 공학 분야를 위한 Simulink는 디지털 스레드를 수립하여 요구 사항, 아키텍처, 설계, 자동 생성 코드 및 테스트 아티팩트 간에 추적 기능을 제공합니다. 이를 통해 하나의 환경에서 설계의 완전성이 보장되며 복잡한 시스템의 변경 관리가 쉬워집니다.
제3의 인공 지능 "물결"이 일고 있는 요즘, 분야별 전문가들은 조기 예측을 수행하고 의사 결정 능력을 개선하기 위해 MATLAB 및 Simulink로 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 다양한 데이터 소스를 통합하고 머신러닝, 딥러닝 및 데이터 과학 알고리즘을 하드웨어 또는 클라우드에 배포할 응용 프로그램에 빠르게 구현할 수 있도록 해줍니다.
“모델 기반 설계 덕분에 저희는 시스템의 기능적 설계에 대한 안목을 키웠습니다. 과거보다 더 일찍 요구 사항 검증을 마쳤고 부품의 다양한 동시 고장 시나리오에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있었습니다. 이로써 앞으로 일어날 일들을 예측할 수 있게 되었고 제어 로직의 관리 능력에 대한 신뢰성이 향상되었습니다.”
Christopher Slack, Airbus
MATLAB 및 Simulink를 사용한 항공우주 및 국방

MathWorks 차세대 항공우주
어떻게 모델링을 가치 있게 활용하고 협업을 실현하여 개별 시스템 설계를 넘어 복잡한 SoS(복합 시스템)까지 다룰 수 있을지 알아볼 수 있습니다.
시스템 공학
시스템 공학은 성능과 안전성이 뛰어난 시스템을 개발할 수 있도록 복잡한 요구 사항, 아키텍처 및 여러 분야의 통합을 관리하는 데 있어 갈수록 중요한 역할을 담당하고 있습니다. Simulink는 모델 기반 설계에 요구 사항을 완벽하게 동기화할 수 있도록 사용하기 쉬운 아키텍처 모델링과 분석 환경을 제공합니다.
MATLAB 및 Simulink는 디지털 공학 워크플로를 지원하여 사용자들이 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 요구 사항, 아키텍처, 설계 및 구현 간의 양방향 추적 기능, 커버리지 분석 및 변경 영향 분석을 지원하는 디지털 스레드 (33:33)를 통해 요구 사항 파악, 보기, 분석 및 관리
- 각종 요구 사항, 기존 Simulink 모델, ICD 및 외부 생성 아키텍처의 조합으로부터 시스템 아키텍처 모델 개발 및 검토
- 데이터 기반 상쇄 연구를 수행하여 시스템 아키텍처 비교, 분석 또는 최적화
- 커버리지, 테스트 케이스, ICD 및 버그 리포트를 위한 리포트 자동 생성
- 시스템 구성을 시뮬레이션하여 시스템 레벨 동작 확인
- DO-178C, DO-254 및 ARP-4754와 같은 업계 안전 표준 충족
고객 성공 사례
- DO-178 사례 연구
- Bell Helicopter의 세계 최초 상용 Fly-by-Wire 헬리콥터 개발 사례
- BAE SYSTEMS CNIR의 이동 중 안테나 포인팅 및 안정화 시스템 개발 사례
- 패러다임의 전환을 요하는 시스템 공학 (17:46)
- 안전 필수 항공전자 시스템의 모델 기반 설계 (하이라이트) (7:12)

비행 제어 및 엔진 제어
코드를 자동으로 생성하고 실제 플랫폼에 통합하기에 앞서 시뮬레이션을 통해 안전 필수 제어 시스템을 설계 및 테스트할 수 있습니다. 다양한 시나리오 및 플랫폼 구성에 대해 손쉽게 설계하고, HIL(hardware-in-the-loop)로 테스트하고, 제어 로직이 DO-178C와 같은 안전 표준을 충족하는지 검증하는 등 개발 주기를 가속화할 수 있는 활동이 하나의 동일한 환경 내에서 이루어집니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 제어 공학자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 비행 제어, 6-DoF, 환경 모델, NASA HL-20과 같은 비행체 모델로 구성된 다양한 예제를 사용하여 플랜트 모델을 빠르게 시작하고 구축
- 비행체 전체 및 서브시스템 모델링
- 미리 준비된 툴을 사용하여 다변량 제어기를 자동으로 조정 (7:52)하고 모델 예측 제어, 강인 제어와 같은 고급 제어 전략 활용
- 결함 검출, 격리 및 복구 로직의 설계 및 문제 해결
- 마이크로프로세서 및 FPGA에 최적화된 코드 자동 생성
- 확인 및 검증을 수행하고 안전 표준에 맞춰 인증
고객 성공 사례
- Aurora Centaur의 무인 비행 사례 (0:39)
- Bell Helicopter의 완벽한 첫 비행 사례 (4:39)
- Airbus의 모델 기반 설계를 사용한 A380용 연료 관리 시스템 개발 사례
- PIL(Pilot-in-the-Loop) 항공기 시뮬레이터를 개발한 Gulfstream Aerospace의 PIL(pilot-in-the-loop) 항공기 시뮬레이터 개발 사례
- NASA의 모델 기반 설계를 사용하여 마하 10의 속도를 달성한 X-43A Scramjet 사례
- MATLAB 및 Simulink을 사용한 Boeing의 무인 우주선 착륙 사례
무인 항공기 설계
무인 항공기(UAV) 공학자와 과학자들은 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 하나의 소프트웨어 환경에서 제어 시스템과 플랫폼 독립적인 ISR(정보감시정찰) 임무 알고리즘을 설계 및 조정하고 실제 시스템을 모델링한 후 코드를 자동으로 생성하고 확인하는 작업을 하나의 동일한 환경에서 수행할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 공학자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- MATLAB 및 Simulink에서 UAV와 그 구성요소에 연결하여 제어
- ROS(Robot Operating System)와 MAVLink를 사용하여 플랫폼과 통신
- GPS, IMU, INS, 고도계와 같이 널리 사용되는UAV 센서 시뮬레이션
- Gazebo 및 Unreal Engine 같은 시뮬레이터에 직접 접속하여 UAV 응용 프로그램 통합 시뮬레이션
- 하드웨어 독립적인 제어 알고리즘을 개발하고 사원수 기본 지원으로 3D 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM), 경로 계획 및 궤적 생성 수행
- 여러 언어로 마이크로제어기, FPGA, PLC 및 GPU를 위한 임베디드 코드를 자동으로 생성하여 손으로 직접 하는 코딩작업 제거
- 미리 준비된 하드웨어 지원 패키지를 사용하여 PX4와 같은 널리 사용되는 UAV Autopilot과 Raspberry Pi™와 같은 저비용 하드웨어에 접속
- 레거시 코드를 사용하여 기존 시스템과 통합
무선 시스템
차세대 무선 통신 (27:30), 레이더 및 전자전 시스템 (35:28)에 사용되는 고급 알고리즘, 다기능 RF 시스템 및 안테나 배열을 설계, 프로토타이핑 및 테스트할 수 있습니다. 연구 공학자는 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 새로운 기술 개념의 실현 가능성을 신속히 증명하고, 개발 주기의 초기 단계에서 설계 문제를 제거하고, 설계 검증 절차를 간소화할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink 툴을 사용하여 공학자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 고밀도 스펙트럼 환경의 복잡한 통신 및 레이더 시나리오 모델링 및 시각화
- 기저대역, RF, 안테나 구성요소를 포함하는 종단간 통신 링크 시뮬레이션
- 표준 기반(5G, LTE, WLAN) 및 사용자 지정 파형의 생성 및 분석
- Antenna Toolbox™를 사용하여 안테나 배열 및 빔포밍 아키텍처 모델링
- 이동 타겟 및 레이더 플랫폼을 사용하여 지상, 공중 또는 선상 레이더 시스템의 동특성 모델링
- 다중 센서 추적 및 위치 확인 시스템의 설계 및 시뮬레이션
- 무선 설계, 프로토타입, 구현의 반복 검증을 위해 재사용 가능한 골든 레퍼런스 모델 생성
- 널리 사용되는 소프트웨어 정의 무선 통신 하드웨어(예: USRP 및 PlutoSDR)에서 알고리즘 설계 프로토타이핑 및 테스트
항공우주 및 국방 분야의 인공 지능
MATLAB 및 Simulink는 예측 유지관리에서 다중 모달 대상 식별에 이르는 복잡한 작업에 이르기까지 AI 문제를 해결하기 위한 종합적인 플랫폼을 제공합니다. MATLAB은 AI 관련 경험이 적은 공학자도 사용할 수 있습니다. 시스템 전체 맥락에서 AI 데이터셋을 향상시키고, 통합 문제를 해결하고, 위험을 줄이고, 지속적으로 모델을 테스트할 수 있도록 해줍니다.
- 예측 유지관리 및 디지털 트윈 (8:28) 기능을 사용하여 항공기 서비스 최적화, 결함 및 고장을 검출하고 예측하는 알고리즘 개발, 잔여 수명 (9:34) 예측
- 레이더 파형 및 분류 알고리즘과 같은 응용 분야의 시뮬레이션 기반 훈련 생성 및 데이터 테스트, 강화 학습을 사용한 복잡한 제어 시스템 (22:32) 개발
- 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 다양한 데이터형으로부터 정확한 모델 생성, 앱 및 시각화 툴을 사용하여 각종 아키텍처로 실험
- 임베디드 GPU 및 CPU, 엔터프라이즈 시스템 또는 클라우드를 비롯한 모든 대상에 모델 배포