[CAE를 위한 써로게이트 #5] 실전 적용 전략: CAE 문제에 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 설계하는 절차

 

CAE(Computer Aided Engineering)에서 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 활용하면 시뮬레이션 시간을 대폭 줄이고, 설계 최적화 및 민감도 분석의 효율을 높일 수 있습니다. 이번 편에서는 실제 CAE 문제에 딥러닝 모델을 적용하는 구체적인 절차와 고려해야 할 핵심 전략을 정리합니다.

1단계: 문제 정의 및 목표 설정

딥러닝 적용의 첫걸음은 명확한 문제 정의입니다.

• 예: "비선형 구조물의 최대 응력 예측", "열 전달 해석 시간 단축"
• 입력 변수(Input): 설계 변수, 하중 조건 등
• 출력(Response): 응력, 변형, 유동 속도, 온도 분포 등

Tip: 출력이 수치(time series)인지 이미지(field)인지에 따라 모델 선택이 달라집니다.

2단계: 데이터 수집 및 정제

딥러닝 모델은 양질의 데이터를 기반으로 합니다.

• 시뮬레이션 기반 데이터: Abaqus, ANSYS, OpenFOAM 등으로 생성
• 실험 기반 데이터: 제한적이나 고신뢰성을 확보할 수 있음

데이터 전처리에는 다음이 포함됩니다:

• 정규화 (Normalization): 변수별 분포를 균등화
• 메쉬 정렬 또는 변환: 비정형 메쉬는 Graph로, 정형 메쉬는 Grid 형태로 변환
• 노이즈 제거 및 보간 처리

3단계: 모델 아키텍처 선택

CAE 문제의 특성에 따라 아키텍처를 적절히 선정해야 합니다:

• CNN: 정형 격자 데이터에 적합 (예: 열전달 해석)
• RNN / LSTM: 시계열 응답 모델링 (예: 반복 하중 응답)
• Autoencoder: 고차원 데이터 축소 + 노이즈 제거
• Transformer: 시공간 정보 동시 활용 시 유리
• GNN: 비정형 메쉬 구조에 최적

Tip: 복합 문제에는 두 개 이상의 모델을 하이브리드 구조로 활용하기도 합니다.

4단계: 학습 및 검증

• Train/Test/Validation 분할: 일반적으로 70/15/15 비율 사용
• 손실 함수 설정: MSE, MAE, 또는 Physics-informed Loss 등
• 학습 전략: Early stopping, Learning rate scheduling, Cross-validation 등 활용

Hyperparameter 튜닝도 중요합니다:

• Batch size, Learning rate, Hidden units 등 실험적으로 조정
• Grid search, Random search, Bayesian optimization 등의 자동화 기법 활용

5단계: 신뢰성 확보 및 설명 가능성

딥러닝 모델은 Black-box 특성 때문에 신뢰성 확보가 필수입니다.

• Uncertainty Quantification (UQ): 예측 불확실성 평가 (ex. MC Dropout)
• Explainable AI (XAI): SHAP, Grad-CAM 등을 활용해 입력 변수 중요도 분석
• 물리 기반 제약 적용 (Physics-Informed Neural Networks): 해석 일관성 확보

6단계: 기존 CAE 툴과의 연계

실제 엔지니어링 환경에서는 딥러닝 모델이 CAE 워크플로우에 통합되어야 합니다.

• Abaqus + Python + PyTorch 연계:
  • 시뮬레이션 결과 → Python 스크립트 처리 → 학습 모델 적용 → 응답 예측
• 상용 최적화 툴과 연동:
  • modeFRONTIER, Isight 등과의 통합으로 자동화된 설계 최적화 가능

핵심 요약

1. 문제 정의와 출력 유형 확인으로 모델 방향성 확보
2. 고품질 데이터 확보 및 정제가 성능의 핵심
3. 문제 특성에 따라 아키텍처를 선택하고, 필요 시 하이브리드 구성 고려
4. 학습/검증 전략과 하이퍼파라미터 튜닝으로 일반화 성능 확보
5. 신뢰성 확보를 위한 UQ, XAI, 물리 제약 모델 병행
6. CAE 툴과의 연계로 실전 적용 가능성 강화