복잡한 시뮬레이션을 돌릴 때마다 몇 시간씩 기다리셨던 경험, 있으신가요?
정교한 설계를 하고 싶어도, 계산 시간이 발목을 잡는 순간들이 많습니다.
이런 문제를 똑똑하게 해결하는 기술이 바로 "써로게이트 모델(Surrogate Model)"입니다.
서로게이트 모델이란?
서로게이트 모델은 고비용의 수치해석 모델을 빠르고 간단한 수학적 또는 데이터 기반 모델로 대체하는 접근법입니다. 본래 모델의 입력-출력 관계를 근사하여, 복잡한 시뮬레이션 없이도 빠르게 예측이 가능하도록 만듭니다.
쉽게 말해, 수백만 개의 요소로 구성된 유한요소 모델(FEM)을 매번 실행하지 않고도, 특정 입력값에 대한 결과를 예측 모델을 통해 빠르게 얻는 것입니다.
CAE 분야에서의 필요성과 장점
- 설계 최적화 속도 향상: 반복적인 계산 대신 surrogate를 활용해 수천 개의 설계안에 대한 결과를 빠르게 평가할 수 있습니다.
- 실시간 제어/모니터링: 복잡한 모델을 실시간으로 연산하기 어려울 때, surrogate를 활용해 근사 예측이 가능합니다.
- 불확실성 분석(UQ): 확률적 변수들을 반영한 수천~수만 번의 계산을 surrogate로 빠르게 대체 가능
CAE 작업이 고차원 입력, 비선형 응답, 강한 상호작용을 가진 경우가 많기 때문에, 단순한 모델로는 충분하지 않습니다. 따라서 점점 더 복잡한 데이터 기반 접근법이 필요해지고 있습니다.
고전적 서로게이트 모델의 예
CAE에서 오랫동안 사용되어온 전통적인 surrogate 모델은 다음과 같습니다:
- Kriging (Gaussian Process Regression): 공간 상관성을 이용한 예측. 신뢰도 추정 가능
- RBF (Radial Basis Function): 국소 함수 기반의 빠른 근사
- PCE (Polynomial Chaos Expansion): 다항식을 기반으로 한 확률적 응답 표면 모델링
이러한 모델들은 비교적 적은 데이터로도 작동하지만, 고차원 문제나 비선형성이 강한 문제에선 성능이 떨어지는 경우가 많습니다.
딥러닝 기반 접근법의 부상
최근에는 딥러닝 기반 서로게이트 모델이 각광받고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
- 복잡한 관계 학습 가능: CNN, LSTM, Transformer 등의 아키텍처를 통해 입력과 출력 간의 고차원 관계를 학습 가능
- 비선형/비정형 데이터 대응력: 메쉬 기반 데이터, 시계열 데이터 등 다양한 형식에 적응 가능
- Autoencoder, GNN 등과의 결합: 차원 축소, 구조 보존 등을 통해 더욱 정확한 예측 수행
예를 들어, 유동 해석에서 유입 조건을 입력으로, 압력/속도 분포를 출력으로 학습하는 CNN 기반 모델이 대표적입니다.
핵심 요먁
- 서로게이트 모델은 복잡한 해석 모델을 대체하여 계산 비용을 절감하는 도구입니다.
- 전통적 모델(Kriging, RBF 등)은 단순하지만 한계가 있으며, 딥러닝 모델은 고차원 문제에 강점을 가집니다.
- CAE 최적화, UQ, 실시간 예측 등에서 그 활용성이 급속히 커지고 있습니다.
- 향후 시리즈에서 데이터 처리, 아키텍처 분석, 실제 적용 방법까지 단계별로 자세히 다룰 예정입니다.
향후 시리즈 Preview
이번 블로그 시리즈에서는 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 중심으로 다음과 같은 주제를 다룰 예정입니다:
- [CAE를 위한 써로게이트 #2] CAE 데이터를 위한 딥러닝 설계의 핵심 고려사항
- [CAE를 위한 써로게이트 #3] 서로게이트 모델에 활용되는 대표 딥러닝 아키텍처 분석 (CNN, RNN, LSTM 등)
- [CAE를 위한 써로게이트 #4] 최신 딥러닝 구조의 적용: Transformer, Autoencoder, GNN의 가능성과 한계
- [CAE를 위한 써로게이트 #5] 실전 적용 전략: CAE 문제에 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 설계하는 절차
이 시리즈를 통해 독자 여러분께서는 단순한 이론을 넘어, 실제 CAE 문제에 어떻게 딥러닝을 적용할 수 있을지에 대한 구체적인 전략을 얻어가실 수 있을 것입니다.