과거 실험을 통해 직접 확인해야 했던 다양한 현상 및 제품들을 현재는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 대체 및 보완할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 직접 하나부터 열까지 진행해야 하는 실험에 비해 시간과 비용을 절약할 수 있고, 더 높은 정확도를 통해 다양한 결과를 얻을 수 있게 되었습니다.

 

 

공학시뮬레이션이란

 

공학 시뮬레이션은 실제 시스템이나 프로세스를 모방하여 컴퓨터 상에서 모델링하고 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 이를 통해 실제 상황에서 발생할 수 있는 문제를 예측하고 해결책을 모색할 수 있습니다.

 

일반적으로 시뮬레이션이라고 하면 항공기의 조종사 훈련용 시뮬레이터나 가상현실 기술이 대표적으로 손꼽혀왔으나, 최근 연구 등의 목적에 따라 다양한 산업에 활용되고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)과 결합되어 더욱 발전하고 있습니다.

 

시뮬레이션을 통해 실험을 대체하거나 보완할 수 있으며, 실험에 비해 비용과 시간을 절약할 수 있고, 더 높은 정확도와 다양한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 다양한 조건 설정으로 실험하기 어려운 상화에서도 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

 

이처럼 공학 분야에서 시뮬레이션은 매우 중요한 역할을 담당하고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

 

공학 분야에서 사용되는 시뮬레이션

 

1. 자동차 공학

자동차의 설계, 제작, 성능 평가 등에 시뮬레이션이 활용됩니다. 자동차 충돌 시뮬레이션을 통해 자동차의 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 특히 최근에는 가상 주행 환경과 상황을 재현해서 안전하게 반복적으로 알고리즘을 테스트함으로써 사고와 손실을 방지하면서 자율 주행 기술 개발의 가속화를 지원하고 있습니다.

 

2. 항공 우주 공학

항공기나 우주선의 설계, 제작, 성능 평가 등에 활용됩니다. 항공기의 비행 시뮬레이션을 통해 항공기의 운항 성능을 향상시킬 수 있으며 우주 탐사선이나 인공위성 또한 발사 전 시뮬레이션으로 우주 환경에서의 상황을 예측하고 대비할 수 있습니다.

 

3. 기계 공학

기계의 설계, 제작, 성능 평가 등에 활용됩니다. 기계의 동작 시뮬레이션을 통해 기계의 효율성을 향상시킬 수 있으며 고장이 발생하기 전 미리 예측하고 대응할 수 있습니다. 예를 들어 로봇을 개발할 때 로봇의 동작을 시뮬레이션하여 로봇의 움직임을 최적화할 수 있습니다.

 

4. 전기 전자 공학

전기나 전자 시스템의 설계, 제작, 성능 평가 등에 활용됩니다. 전기 회로 시뮬레이션을 통해 전기 시스템의 안전성을 향상시킬 수 있으며 반도체 설계 시 시뮬레이션을 통해 복잡성을 검증할 수 있습니다.

 

 5. 화학 공학

화학 반응을 예측하고, 화학 공정을 최적화하는 데 사용됩니다. 의약품 개발, 신소재 개발 등에 활용됩니다. 예를 들어 석유 화학 공정의 설계를 시뮬레이션하여 공정의 효율성을 향상시키거나, 바이오 화학 공정의 설계를 시뮬레이션하여 친환경적인 공정을 개발할 수 있습니다.

 

6. 생물학

생물의 구조와 기능을 모델링하고, 생물학적 현상을 이해하는 데 사용됩니다. 더욱 세밀한 분야를 살펴보면 분자 생물학, 유전학, 생태학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 분자 생물학에서는 분자의 구조와 움직임을 시뮬레이션하여 분자의 특성을 연구하고, 유전학에서는 유전자의 발현과 조절을 시뮬레이션하여 유전 현상을 연구합니다.

 

7. 경제학

경제 시스템을 모델링하고, 경제적 현상을 이해하는 데 사용됩니다. 경제 정책 수립, 기업의 경영 전략 수립 등에 활용되어 더욱 정확하고 효율적인 연구가 가능해지고 있습니다.

 

 

공학시뮬레이션을 위한 공학 소프트웨어

 

공학시뮬레이션을 위해서는 이를 구체화하여 해석할 수 있도록 지원하는 공학 소프트웨어가 필수적으로 요구됩니다. 이를 위한 다양한 상용 소프트웨어 및 오픈소스 소프트웨어가 현재 보급 중에 있습니다. 특히 구조 및 유동분야 해석에서는 일부 소프트웨어로 앤시스, 시뮬리아의 아바쿠스(ABAQUS) 등이 국내외 시장 점유율의 대부분을 차지하고 있을 정도로 소프트웨어의 파워가 막강합니다.

 

하나의 어려움이 있다면 바로 비용적인 측면입니다. 위에서 언급한 것과 같은 상용 소프트웨어는 고가의 라이선스 비용 정책을 시행하고 있어서, 대규모 해석을 하기 위해서는 사용자가 과도한 라이선스 비용의 부담을 안을 수밖에 없습니다. 그래서 산업체에서의 상용 공학 시뮬레이션 소프트웨어의 활용은 상대적으로 접근하기 어려운 상황에 놓여있다고 할 수 있습니다.

 

기업에서는 개인 혹은 부서마다 필요로 하는 소프트웨어 라이선스를 구매하다 보니 중복 투자를 하게 되는 경우가 빈번하게 발생하기도 합니다. 따라서 과도한 비용이 중복적으로 나가지 않도록  한 번에 중앙에서 관리해줄 수 있는 솔루션에 대한 필요성도 증가하게 되었습니다.

 

 

공학시뮬레이션을 위한 고성능 컴퓨팅

 

원하는 수준의 가상 모델을 제대로 풀어낼 수 있기 위해서는 이를 뒷받침해 주는 해석 알고리즘을 확보하고 있는 공학 소프트웨어와 함께, 컴퓨터 하드웨어의 속도 및 메모리 등의 처리 능력이 상호 보완 관계를 가지면서 유기적으로 연동되어야 합니다.

 

대규모 혹은 초고정밀 해석을 수행하기 위해서는 고성능의 하드웨어 환경이 필요합니다. 이를 위해 CPU와 GPU 등 다양한 코어를 활용하는 방식으로 계산자원을 구축하고 있는데, 이는 흔히 우리가 부르는 ‘슈퍼컴퓨터’ 혹은 ‘고성능 컴퓨터(HPC)’과 같다고 할 수 있습니다.

 

고성능의 하드웨어, 즉 HPC를 구축하고 시간이 지나면 잇따른 어려움에 직면하게 됩니다. 바로 ‘자원 부족 현상’에 대한 것입니다. 같은 자원을 사용하더라도 더 효율적으로 사용 및 운용할 수 있는 방안을 찾는 것이 중요합니다.

 

 

[참고자료]

1. KISTI 공학 시뮬레이션 기반 디지털 트윈

2. [공학저널] 시뮬레이션, 산업 핵심기술로 활용범위 넓힌다