[CAE를 위한 서로게이트 #2] CAE 데이터를 위한 딥러닝 설계의 핵심 고려사항

 

CAE(Computer Aided Engineering)에서 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 설계하려면, 단순히 모델을 선택하는 것보다 먼저 데이터의 구조와 특성을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 고성능의 딥러닝 모델도 데이터가 적절히 준비되지 않으면 제대로 학습되지 않기 때문입니다.

이번 편에서는 CAE 데이터를 딥러닝에 효과적으로 적용하기 위해 고려해야 할 핵심 사항들을 정리합니다. 실무자에게 꼭 필요한 개념과 실천 전략을 중심으로 다룹니다.

CAE 데이터의 주요 특성

CAE 데이터는 일반적인 영상, 텍스트 데이터와는 본질적으로 다른 특성을 가지고 있습니다:

1. 고차원성과 대용량: 수천~수백만 개의 요소(Elements), 노드(Nodes)를 포함한 데이터
2. Mesh 기반 비정형 구조: 정형 격자가 아닌 복잡한 형상의 메쉬 구조로 표현
3. 비선형 응답: 입력-출력 관계가 단순하지 않으며 조건에 따라 급격히 변화
4. 시간 의존성: 주로 동적 해석(동역학, 충격 해석 등)에선 시계열 데이터의 구조로 구성

이러한 특성은 전통적인 CNN이나 LSTM 모델에 그대로 적용할 수 없게 만들며, 데이터 사전 처리 및 구조화가 필수입니다.

데이터 전처리 전략

딥러닝 학습을 위해서는 CAE 데이터를 수치적으로 의미 있는 형식으로 변환해야 합니다. 대표적인 전략은 다음과 같습니다:

1. Normalization (정규화): 입력 변수와 출력 값을 0~1 또는 평균 0, 분산 1의 범위로 스케일링
2. Grid Mapping / Re-Meshing: 다양한 메쉬 구조를 정형 격자나 공통 포맷으로 변환 (e.g., Structured Grid)
3. Interpolation / Sampling: 노드 기반 데이터에서 위치 고정을 위해 보간 또는 균일 샘플링 수행
4. Padding / Masking: 메쉬의 불규칙한 길이를 모델에 맞춰 일괄 처리

특히 그래프 형태의 Mesh 데이터를 처리하려면 GNN이나 PointNet과 같은 비정형 데이터를 처리할 수 있는 구조가 요구됩니다.

Feature Engineering vs Representation Learning

기존 서로게이트 모델은 변수 선택과 변환을 통한 Feature Engineering에 의존했습니다. 그러나 딥러닝에서는 주로 Representation Learning, 즉 모델이 스스로 유의미한 특징을 추출하도록 설계됩니다.

• Feature Engineering: 도메인 지식 기반의 수동 변수 선택 (e.g., 평균 응력, 최대 변형률)
• Representation Learning: CNN, Autoencoder 등을 통한 자동 특징 추출

CAE 분야에서는 두 방법을 적절히 병행하는 것이 유리합니다. 예를 들어, Autoencoder로 고차원 응답 필드를 저차원 특징으로 변환한 후, 이 특징 벡터를 Fully Connected Layer에 입력하는 방식이 자주 사용됩니다.

학습 데이터 확보 방식

딥러닝 모델의 성능은 결국 데이터의 양과 질에 의해 결정됩니다. CAE 분야에서 학습 데이터를 확보하는 주요 방식은 다음과 같습니다:

1. 시뮬레이션 기반: 파라미터 스윕, 설계 변수 변경을 통해 다양한 조건에서 시뮬레이션 수행 (DOE, LHS, Monte Carlo 등)
2. 실험 기반: 실측 센서 데이터, 시험 결과 등과 연계
3. 하이브리드 방식: 시뮬레이션 데이터를 기반으로 Autoencoder나 GAN을 활용해 데이터 증강
4. 데이터 자동 생성: 파라메트릭 모델링 도구(CAD/CAE API)를 활용하여 반복적 모델 생성 자동화

특히 Abaqus, ANSYS 등과 Python을 연계하면 수백~수천 개의 조건에서 자동 시뮬레이션을 수행하고 결과를 추출할 수 있습니다.

핵심 요약

• CAE 데이터는 비정형, 고차원, 시간의존성을 가지므로, 일반적인 딥러닝 전처리와 다르게 접근해야 합니다.
• 정규화, 메쉬 정규화, 보간 등의 전처리가 중요하며, 필요 시 Graph 형태로 변환하여 처리해야 합니다.
• Feature Engineering과 Representation Learning의 적절한 조화가 좋은 성능을 이끕니다.
• 데이터는 주로 시뮬레이션을 통해 확보하며, Python API를 통한 자동화 전략이 필수적입니다.