CAE 분야에서 전통적인 유한요소법(Finite Element Method, FEM)은 격자(mesh)를 기반으로 물리 법칙을 해석합니다. 그러나 최근 딥러닝 기반 Mesh-free 학습은 격자화가 어렵거나 자유형상이 많은 문제에서 대안으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 이러한 Mesh-free 접근 방식의 주요 기술인 Point Cloud와 Signed Distance Function (SDF), Level-set 아키텍처를 소개하고 FEM과의 비교, 실제 적용 사례 및 한계를 살펴보겠습니다.격자화하지 않은 자유형상 문제 적용 사례다음과 같은 문제들은 전통적인 격자 기반 해석이 어렵습니다:위상최적화(Topology Optimization) 중간 단계 형상생체 조직, 해양 구조물, 자연 기반 지형 등 ..
