CAE 엔지니어에게 AI 란? – 데이터 기반 설계지능을 향한 이행, 그리고 엔지니어의 진화

디지털 전환의 중심에서 CAE(Computer Aided Engineering)는 단순한 해석 도구에서 벗어나, 설계 지능(Design Intelligence)을 구현하는 핵심 축으로 진화하고 있습니다. 이 과정에서 핵심 역할을 수행하는 기술이 바로 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다.

본 글에서는 CAE 엔지니어가 마주한 기술적 한계와 구조적 문제, 그리고 이를 AI가 어떻게 해석하고 보완하는지, 나아가 미래 엔지니어링 조직에서 AI가 요구하는 엔지니어의 재정의에 대해 다루겠습니다.

AI: 인간 직관을 수식화하는 기술

CAE 분야에서 AI를 단순한 "자동화" 기술로 오해하는 경우가 많습니다. 그러나 "AI는 인간의 경험, 직관, 시행착오를 수학적으로 재현해내는 ‘모델링 기술"입니다.

CAE와 직접 연계된 AI 기술은 다음과 같이 구분할 수 있습니다:

• Supervised Learning 기반의 메타 모델링(Surrogate Modeling)
  – 복잡한 시뮬레이션 대신 학습된 모델로 근사 응답 예측
• Unsupervised Learning을 활용한 설계 패턴 분석
  – 대규모 설계 히스토리에서 주요 영향 인자 도출
• Reinforcement Learning을 활용한 설계 최적화 전략 도출
  – 설계 변수 탐색 경로를 AI가 강화 학습으로 스스로 결정
• NLP 기반의 시뮬레이션 자동화
  – ChatGPT와 같은 LLM을 활용한 해석 입력 자동 생성, 결과 해석 요약 등

즉, AI는 단순 계산을 넘어, 설계 판단 과정에 기계적 논리를 도입하는 방식으로 CAE의 지능화(Engineering Intelligence)를 가속화하고 있습니다.

CAE 실무의 한계: 반복성과 정보 손실의 딜레마

CAE 엔지니어들은 현재 다음과 같은 구조적 문제에 직면하고 있습니다.

1. 과도한 반복 시뮬레이션의 비효율성
   – 설계변수 수십 개에 대해 수백 건의 시뮬레이션을 반복 수행
2. 실제 제품 데이터와 해석 결과의 단절
   – 해석 데이터는 쌓이지만, 설계 피드백에는 충분히 반영되지 않음
3. 해석자의 암묵적 지식에 의존한 판단 구조
   – 설계 검토나 피드백이 정량화되지 못하고 개인화됨
4. 전문 인력의 리소스 과부하
   – 숙련된 해석자가 반복적 업무에 소모되어 창의적 설계에 기여하기 어려움

이러한 문제들은 단순히 인력 문제로 해결할 수 없습니다. 이때, AI는 데이터 기반 해석과 판단을 통해 지식의 재사용과 업무의 구조화를 가능하게 합니다.

AI는 어떻게 CAE의 경계를 확장시키는가?

CAE 분야에서 AI의 적용은 다음 네 가지 핵심 가치로 귀결됩니다:

 1. 수행 시간 단축과 설계 반복 감소

  AI 기반의 서로게이트 모델(Surrogate Model)은 고비용 해석을 대신하여 수 초 이내 예측 결과를 제공합니다.

예시: 전통 해석이 5시간 걸리던 응력 해석을 3초 내 추정 가능

 2. 최적 설계에서의 탐색 효율성 향상

  AI는 도메인 기반 탐색 공간 축소와 기계 학습 기반 목적함수 최적화를 동시에 수행하여 기존 DOE 기반 최적화보다 설계 도달 시간을 단축시킵니다.

 3. 데이터 기반 의사결정 시스템 구현

  과거 설계 실패 이력, 수명 시험 데이터, 해석 모델 간 결과 비교를 학습시켜 디지털 피드백 루프(Digital Feedback Loop)를 구현할 수 있습니다.

 4. 시뮬레이션 민주화(Simulation Democratization)

 AI 기반 인터페이스는 복잡한 유한요소 설정을 자동화하거나 자연어로 모델링 조건을 해석하는 등 비전문가도 해석 환경에 접근할 수 있도록 합니다.

AI 시대, CAE 엔지니어는 어떻게 진화해야 할까?

CAE 엔지니어의 역할은 단순한 해석자에서 "설계-데이터-알고리즘을 잇는 인터프리터(Interpreter)"로 변화하고 있습니다.

기계가 할 수 있는 계산은 기계에 맡기고, 인간은 문제 정의와 검증에 집중해야 하는 시대입니다.

CAE 엔지니어가 갖추어야 할 3가지 핵심 역량:

1. 도메인 기반 해석 경험 + 알고리즘 사고
   – AI 모델이 학습하는 설계 변수 간 상관관계를 이해하고 설계 조건을 구조화할 수 있는 능력
2. 데이터 기반 피드백을 활용한 판단력
   – 단일 시뮬레이션이 아닌, 수십 개 결과를 정제/클러스터링하여 의미 있는 패턴을 도출하는 능력
3. AI와의 협업 능력 (Prompt Engineering, Tool Orchestration)
   – ChatGPT, Copilot, Python-based API 등과의 연동 능력

자가 진단 체크리스트 – 나는 AI 친화적 CAE 엔지니어일까?

아래 항목 중 4개 이상 ‘ ✅ ' 이 나온다면, AI 기반 업무 전환이 용이한 상태입니다.

• ✅ 시뮬레이션 조건 설정 및 후처리를 Python 등으로 자동화한 경험이 있다
• ✅ 여러 해석 결과를 비교 분석할 때 Excel 이상의 도구를 사용한다
• ✅ 해석 반복 작업에서 비효율을 자주 느낀다
• ✅ 설계 변수 간 상관관계나 영향도를 도출하는 방식에 관심이 있다
• ✅ ChatGPT나 Copilot을 엔지니어링 업무에 활용해본 적이 있다
• ✅ DOE/최적화/유전알고리즘 기반 설계 경험이 있다

결론: AI는 CAE 엔지니어의 언어를 다시 쓰는 중이다

AI는 CAE 업무의 일부를 대체하는 기술이 아닙니다. 오히려, CAE 엔지니어가 그동안 직관으로 처리하던 영역을 수치화하고, 결정 과정을 재구조화하는 언어입니다.

우리는 지금, 설계 데이터를 다루는 직무에서 설계 지능을 설계하는 역할로 변화하고 있습니다. 이 변화의 물결 속에서 AI와 협업하는 엔지니어는 도구의 사용자가 아닌, 혁신의 설계자가 될 것입니다.