시뮬레이션이란?

시뮬레이션은 현실 세계에 존재할 수 있는 프로세스나 시스템의 기능을 모방하여 표현하는 것입니다. 이 용어는 "모방하다"를 의미하는 라틴어 어근 simulare에서 유래했습니다. 시뮬레이션은 시스템 동작 예측, 학생 교육, 원치 않는 동작 문제 해결, 예상 응답 검증, 접근 방식 검증, 프로세스 최적화 또는 향후 응답 예측 등 다양한 목적으로 수행됩니다.

시뮬레이션은 실제 시스템에 접근할 수 없거나, 실제 상황이 너무 위험하거나, 제품이나 프로세스가 아직 설계 단계에 있을 때 사용됩니다. 

엔지니어는 물리적 프로토타입, 수학적 모델 또는 컴퓨터 기법을 사용하여 시뮬레이션을 수행합니다. 사용자는 먼저 모델에 변수 집합을 입력한 다음 출력 값 집합을 수집합니다. 이 과정은 다음 단계를 거칩니다.

• 문제 정의: 시뮬레이션의 목표를 설정하고 명확한 입력과 출력을 문서화합니다.
• 전처리: 시뮬레이션 사용자는 시뮬레이션을 위한 물리적, 수학적 또는 컴퓨터 모델을 구축합니다. 이 단계에서는 제약 조건, 경계 조건, 재료 및 형상과 같은 요소를 지정합니다.
• 해결: 일반적으로 컴퓨터 프로그램을 사용하여 모델을 해결하고 원하는 출력을 생성합니다.
• 후처리: 사용자는 인적 검토와 컴퓨터 데이터 분석을 결합하여 입력 대비 출력을 검토하고 의사 결정을 위한 정보를 수집합니다. 후처리의 출력은 텍스트, 이미지, 그래프 또는 애니메이션일 수 있습니다.
• 반복: 한 번의 시뮬레이션으로는 일반적으로 충분하지 않습니다. 사용자는 수동으로 또는 최적화 도구를 사용하여 입력 매개변수를 변경한 다음 시뮬레이션을 반복하여 시스템에 대한 자세한 정보를 얻습니다. 

연구원, 분석가, 의사 결정권자, 엔지니어는 통찰을 얻기 위해 여러 분야에 걸쳐 시뮬레이션을 수행합니다. 관심 분야에 걸친 시뮬레이션의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 날씨: 시뮬레이션은 일기 예보에 많이 사용됩니다. 다양한 시뮬레이션 소프트웨어는 경험적 데이터와 수학적 모델을 사용하여 전 세계의 미래 기온, 바람, 기압, 강수량, 자연재해 발생 확률을 예측합니다.
• 제품 가격: 의사 결정권자는 가격을 변경하고 판매에 미치는 영향을 확인하는 대신, 종종 AI 기반시뮬레이션을 사용하여 가격 변경의 잠재적 영향을 파악할 수 있습니다.
• 공급망: 많은 도구가 타이밍과 종속성을 사용하여 회사 공급망의 동작을 모델링합니다. 사용자는 공급망 중단에 대한 해결책을 신속하게 시뮬레이션하거나 비용, 속도 또는 견고성을 위해 공급망을 최적화할 수 있습니다.
• 기계: 시뮬레이션은 기계의 설계 및 수명 주기 관리에 가장 많이 사용됩니다. 컴퓨터 칩에서 로켓 엔진에 이르기까지 엔지니어는 물리 법칙을 모델링하는 시뮬레이션을 사용하여 제품 설계를 추진하고, 설계 사양을 충족하고, 성능을 최적화하며, 비용을 최소화합니다.
• 전자 설계: 전자 회로는 예측하기 어려운 전기장 및 자기장에 기반한 복잡한 상호작용을 갖습니다. 회로 시뮬레이터는 설계 단계에서 전기 회로의 동작을 계산하는 데 사용됩니다. 이 시뮬레이터는 모든 시점에서 전압, 전류 및 전자기장 강도를 예측합니다.
• 화학 공정: 엔지니어는 다양한 공정 시뮬레이션 도구를 사용하여 화학 공장 및 정유 공장의 구성 요소 및 시스템 동작을 표현합니다.
• 생물학의 분자 과정: 최근 분자 과정 모델링의 발전과 복잡한 유기 분자의 상호 작용 방식에 대한 이해의 폭이 넓어지면서 의료 산업이 혁신을 거듭하고 있습니다. 연구자들은 약물 합성 및 임상 시험에 수백만 달러를 투자하기 전에 시뮬레이션을 통해 백신, 항생제, 치료법의 새로운 제형을 개발할 수 있습니다.
• 비디오 게임: 거의 모든 사람이 비디오 게임을 통해 시뮬레이션과 상호작용해 본 경험이 있습니다. 컴퓨터 기반 게임은 휴대폰에서 하는 솔리테어 게임처럼 간단할 수도 있고, 복잡한 알고리즘과 가상 현실(VR)을 포함하여 가상 세계를 시뮬레이션할 수도 있습니다. 

시뮬레이션은 모든 산업 분야의 의사 결정에 필수적인 요소가 되었습니다. 모델링 및 시뮬레이션을 수행하는 데 사용되는 컴퓨터 프로그램이 향상됨에 따라 시뮬레이션의 적시성과 가치 또한 증가합니다. 대부분의 경우, 제품 또는 프로세스 관련 이해관계자는 시뮬레이션을 통해 해당 제품 또는 프로세스에 대한 이해를 돕습니다. 이러한 정보는 개발 비용을 절감하고, 값비싼 물리적 테스트를 피하고, 시스템 또는 프로세스 사용 중 변경 필요성을 최소화하고, 신제품 또는 서비스의 전체 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

비용 절감, 안전성 향상, 성능 최적화, 개발 시간 단축 등 시뮬레이션의 이점은 다음 중 하나 이상으로 분류할 수 있습니다.

1. 설계 공간 전반에 걸친 외부 성능 매핑

실제 제품의 성능을 측정하는 것은 실제 조건에서의 성능, 그리고 제품이 실제로 존재하는 경우에만 그 성능을 알 수 있습니다. 컴퓨터 모델을 사용하면 연구원과 엔지니어는 시스템이 발생할 수 있는 상황을 필요한 만큼 탐색할 수 있습니다.

이 과정을 설계 공간 탐색이라고 하며, 엔지니어는 측정할 수 없거나 아직 발생하지 않은 상황에서 사물이 어떻게 작동하는지에 대한 통찰을 얻습니다. 이 정보는 문제 해결, 여러 옵션이 있는 경우 의사 결정, 또는 제품이나 서비스의 차별화를 위한 세부 정보 제공에 사용될 수 있습니다.

2. 내부 성능 이해

시스템의 일부 동작은 적절한 측정 방법이 없거나 센서 또는 기타 측정 도구를 추가하면 시스템의 동작이 변경되기 때문에 직접 측정할 수 없습니다. 엔지니어는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 설계 중인 제품이나 공정의 내부를 살펴보고 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 숨겨진 값을 아는 것은 문제를 해결하고 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 성능 최적화

시뮬레이션의 마지막 중요한 장점은 입력을 변경하고 출력을 캡처하여 시뮬레이션 중인 시스템이나 프로세스를 최적화할 수 있다는 것입니다. 여러 시뮬레이션의 데이터를 탐색하거나 최적화 루프를 설정하여 목표를 달성할 수 있습니다. 어떤 최적화 방법을 사용하든 이 프로세스는 비용을 크게 절감하고, 성능을 향상시키며, 견고성을 높일 수 있습니다. 

시뮬레이션 정확도 향상

1980년대 이후 고성능 컴퓨팅(HPC) 기능 향상, 수학적 모델 개선, 컴퓨터 과학의 발전, 모델 구축 소프트웨어 개선, 그리고 최근에는 인공지능(AI)의 발전과 함께 시뮬레이션의 정확도와 가치가 크게 향상되었습니다. 또한 향상된 소프트웨어 덕분에 시뮬레이션의 접근성이 높아졌으며, 향상된 시각화 및 최적화 도구는 사용자에게 더욱 풍부한 통찰력을 제공합니다. 시뮬레이션은 올바르게 적용될 때 항상 긍정적인 영향을 미쳐 왔습니다. 정확도가 향상됨에 따라 시뮬레이션의 이점이 증가하고 시뮬레이션을 효과적으로 사용할 수 있는 상황의 범위가 확장되었습니다.  

엔지니어링 분야의 사람들은 대부분 "시뮬레이션"이라는 용어를 들으면 유한 요소 해석(FEA)이나 전산 유체 역학(CFD)과 같은 수치 시뮬레이션을 떠올립니다. 이 두 가지 형태의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)이 일반적으로 사용되지만, 시뮬레이션은 다양한 형태로 제공됩니다. 가장 일반적인 범주는 다음과 같습니다.

물리적 모델

컴퓨터가 등장하기 전에는 테스트를 위한 물리적 프로토타입을 제작하는 것이 가장 일반적인 시뮬레이션 유형이었습니다. 이러한 아날로그 모델은 시스템을 실험하고 이해하는 데 도움이 되었습니다. 차량 충돌 테스트에 사용되는 마네킹은 물리적 프로토타입의 좋은 예입니다. 마네킹은 시뮬레이션된 환경에서 충돌 시 인체의 움직임을 모사하는데, 이는 실제 인체를 사용하여 안전하게 테스트할 수 없기 때문입니다. 물리적 테스트는 종종 컴퓨터 시뮬레이션의 유효성을 검증하는 데 사용됩니다. Ansys Hans 인체 모델은 물리적 시뮬레이션의 디지털 버전의 한 예입니다. 

폐쇄형 솔루션

경우에 따라 엔지니어는 실시간으로 풀 수 있는 단일 방정식으로 시스템 또는 프로세스(특히 제조 프로세스)의 동작을 파악할 수 있습니다. 이러한 폐쇄형 솔루션은 단독으로 사용하거나 시스템 모델의 차수 축소 모델(ROM) 및 데이터 분석과 결합할 수 있습니다.

데이터 분석

또 다른 유형의 시뮬레이션은 이산화 또는 폐쇄형 솔루션을 사용하여 물리적 테스트에서 수집된 데이터 또는 컴퓨터 생성 모델의 결과를 기반으로 예측을 수행합니다. 이는 방정식을 데이터에 맞추는 것처럼 간단할 수도 있고, 최신 AI 및 머신러닝(ML) 알고리즘처럼 복잡할 수도 있습니다.

이산화

대부분의 실제 프로세스와 시스템은 간단한 방정식이나 데이터 집합을 사용하여 모델링하기에는 너무 복잡합니다. 이러한 상황을 시뮬레이션하기 위해 객체 또는 프로세스를 더 작은 부분으로 나누고 각 부분을 더 간단한 방정식으로 설명합니다. 그런 다음 이러한 방정식을 행렬로 조립하고 수치 해석을 사용하여 계산합니다. 이러한 접근 방식은 Ansys Mechanical 구조 FEA 소프트웨어, Ansys Fluent 유체 시뮬레이션 소프트웨어와 같은 CFD 프로그램, Ansys Thermal Desktop 소프트웨어와 같은 1D 유한차분 시뮬레이션 프로그램과 같은 도구에서 사용됩니다.

시스템 모델

시스템 모델은 폐쇄형 솔루션 또는 차수 축소 모델을 방정식 시스템에 연결하여 구축되며, 한 노드의 출력이 다음 노드의 입력이 됩니다. 시스템 시뮬레이션은 Ansys RedHawk-SC 소프트웨어와 같은 도구를 사용하여 마이크로칩의 트랜지스터 배열을 모델링하는 것부터 Ansys Systems Tool Kit(STK) 소프트웨어를 사용하여 궤도상의 위성을 시뮬레이션하는 것까지 규모에 따라 다양합니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)은 기존의 문서 중심 접근 방식을 대체하는 시스템 설계 방법론으로써, 빠르게 성장하고 있습니다.

시뮬레이션에서 사용자가 어디에서 상호작용하는지가 중요합니다

다양한 유형의 시뮬레이션을 분류하는 또 다른 방법은 사용자가 프로세스에서 어떤 위치에 있는지 살펴보는 것입니다. Human-in-the-loop(HiL) 시뮬레이션은 Ansys SCADE 소프트웨어와 같은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 또는 가상 현실 환경을 통해 사용자를 시뮬레이션에 직접 참여시킵니다. 시뮬레이션 환경에 사람을 배치함으로써 팀은 시스템을 직접 경험할 수 있습니다. 비행 시뮬레이터는 사용자가 실시간으로 시뮬레이션과 상호작용하는 일반적인 예입니다.

대부분의 시뮬레이션에서 인간은 문제 해결 과정에 관여하지 않습니다. 대신, 다양한 도구를 사용하여 결과를 수집하고 평가한 후, 해당 정보를 바탕으로 정보에 기반한 결정을 내리거나, 이를 바탕으로 의사 결정을 내리는 이해관계자에게 전달합니다. 

단일 물리(Single Physics), 다중 물리(Multiple Physics) 및 멀티피직스(Multiphysics)

시뮬레이션 유형 간의 또 다른 차이점은 어떤 물리 도메인을 포함하고 어떻게 상호 작용하는가입니다. 단일 물리 시뮬레이션에서는 온도, 응력, 압력, 피로 사이클 수 등의 한 가지 미지수를 해결합니다. 이 경우 해당 물리적 영역과 관련된 방정식과 입력값만 필요합니다. 다중 물리 시뮬레이션에서는 한 시뮬레이션의 출력이 다음 시뮬레이션의 입력으로 활용됩니다. 예를 들어, 전력 손실로 인해 마이크로칩에서 발생하는 열을 계산한 다음, 해당 값을 마이크로칩의 열 관리 옵션을 평가하는 시뮬레이션에 입력할 수 있습니다.

멀티피직스 시뮬레이션은 루프를 닫습니다. 하향 시뮬레이션의 결과는 상향 시뮬레이션에 입력됩니다. 마이크로칩의 예로 돌아가서, 칩의 온도는 전자기 성능과 저항률에 영향을 미치고, 이는 다시 칩의 발생 열과 전기 성능에 영향을 미칩니다. Ansys RedHawk-SC Electrothermal 소프트웨어와 같은 도구를 사용한 멀티피직스 시뮬레이션은 전자기 물리와 열 물리 간의 양방향 상호작용을 자동화합니다. 멀티피직스 시뮬레이션은 터빈 엔진 설계 및 캐스팅, 사출 성형, 금속 성형과 같은 여러 제조 공정에서도 흔히 사용됩니다.

수치 시뮬레이션 방법의 유형

실제 세계를 시뮬레이션하기 위해 수학적 접근법을 사용하는 위의 모든 접근법은 소프트웨어 프로그래머가 사용하는 수치적 접근법으로도 분류할 수 있습니다. 가장 일반적인 접근법은 다음과 같습니다.

• 1-D, 회로 또는 네트워크 모델링: 모델 구성 요소의 형상이 명시적으로 표현되지 않는 접근법입니다. 프로그램은 체적이나 면적이 아닌 노드에서 입력과 출력을 계산합니다.
• 에이전트 기반 시뮬레이션: 시스템을 서로 상호 작용하는 자율적인 행위자들의 집합으로 표현하는 기법입니다.
• 전산 유체 역학: 유체 흐름의 기하학적 거동을 표현하는 데 사용되는 방법입니다. 유한 요소법(FEM), 유한 체적법(FVM) 또는 유한 차분법(FDM)을 사용하여 이산화로 생성된 편미분 방정식(PDE)을 풉니다.
• 디지털 트윈: 물리적 객체 또는 시스템의 디지털 표현을 나타내는 일반적인 용어입니다.
• 이산 이벤트 시뮬레이션(Discrete Event Simulation): 실제 시스템, 시설 또는 프로세스를 시간 순서에 따른 일련의 사건으로 표현하는 데 사용되는 방법입니다. 시스템 상태는 특정 이벤트 지점에서만 변경되므로, 솔버는 정해진 시간 간격이 아닌 이벤트 간에 이동합니다.
• 명시적 동역학(Explicit Dynamic): FEA 내에서 명시적 시간 적분 방식을 사용하여 작은 시간 간격에 걸쳐 적용된 하중에 대한 응답을 계산하는 방법입니다. 주로 충격 시뮬레이션과 같이 매우 동적이고 비선형적인 거동에 사용됩니다.
• 유한 차분법: 이산화된 시스템의 PDE 값을 계산하여 미분을 근사하는 기법입니다.
• 유한 요소법: FEA에서 형상을 고유한 요소로 이산화하고 각 요소에 대한 PDE를 푸는 데 사용되는 방법입니다.
• 유한 체적법: 형상을 제어 체적으로 이산화하는 방법입니다.
• Monte Carlo 시뮬레이션: 반복적인 무작위 표본 추출을 통해 사례를 해결하는 통계적 시뮬레이션 방식입니다.
• 다물체 동역학(MBD): 강체 또는 유연체로 구성된 시스템의 동적 거동을 표현하는 접근법입니다. 각 구성 요소의 전체 운동 방정식을 풉니다. 

1. 마이크로칩 사인오프

메모리 장치부터 최신 시스템온칩(SoC) 솔루션에 이르기까지 새로운 마이크로칩을 개발하는 데는 엄청난 비용이 듭니다. 따라서 이러한 칩을 제조하는 반도체 파운드리에서는 개발자가 제조 공정을 시작하기 전에 일련의 표준 시뮬레이션을 통해 설계가 제조 가능한지 검증하도록 요구합니다. 이러한 검증 단계를 사인오프라고 합니다. 인텔이 18A 공정 기술 검증을 위해 Ansys power integrity and on-chip electromagnetic 시뮬레이션 도구를 인증한 것이 좋은 예입니다.

2. 차량 도장을 위한 로봇 공학

자동차 도색은 모든 현대 조립 라인에서 중요한 단계이며, 자동차 제조업체는 이 작업을 로봇 공학에 크게 의존합니다. 엔지니어는 도장 분사기를 모델링하는 Fluent 소프트웨어와 같은 CFD 시뮬레이션 도구, 로봇을 모델링하는 Ansys Motion 소프트웨어와 같은 프로그램을 사용하고, 로봇의 전기 모터 드라이브를 최적화하는 Ansys Maxwell 소프트웨어, 제어 소프트웨어와 사용자 인터페이스를 시뮬레이션하는 Ansys Scade One 솔루션으로 효율적인 작동을 보장하며 충돌을 방지합니다. 

3. 양자 컴퓨터 설계

시뮬레이션은 항상 컴퓨터 설계에 사용되어 왔으며, 특히 양자 컴퓨터의 경우 더욱 그렇습니다. 극저온과 비직관적인 양자 물리는 이러한 새로운 장치 개발에 시뮬레이션을 필수적으로 만듭니다. Ansys Lumerical INTERCONNECT 소프트웨어 및 Ansys RaptorQu 소프트웨어와 같은 특수 도구를 사용하면 엔지니어는 값비싼 제조 및 테스트가 시작되기 훨씬 전에 설계를 최적화할 수 있습니다.

4. 제트 엔진용 지속 가능한 연료

항공기 터빈 엔진은 막대한 양의 연료를 연소하는데, 이는 대기 중 탄소 배출에 상당한 영향을 미칩니다. 따라서 엔진 제조업체들은 탄소를 적게 배출하거나 배출하는 지속 가능한 대체 연료를 개발하기 위해 시뮬레이션에 주목하고 있습니다. 이들은 Ansys Chemkin-Pro 소프트웨어와 같은 화학 반응 시뮬레이터를 사용하여 새로운 연료의 연소를 최적화하고, Mechanical 또는 Fluent 소프트웨어를 사용하여 수소 기반 연료를 지원하도록 엔진을 개조합니다.

5. 포뮬러 E 레이싱

기술 혁신을 주도하기에 가장 좋은 장소 중 하나는 바로 레이싱 트랙입니다. 현대적인 예로, 드라이버와 엔지니어가 최신 전기차 기술을 시험하는 포뮬러 E 레이싱이라는 모터스포츠가 성장하고 있습니다. 이러한 경쟁 우위를 유지하기 위해 TAG Heuer Porsche 포뮬러 E 팀은 제안된 설계 변경 사항의 검증에 시뮬레이션을 적극 활용하고 있습니다.

지금 바로 문의하여 Ansys 소프트웨어가 시뮬레이션의 예측 능력을 활용하여 기업들이 설계의 한계를 뛰어넘는 데 어떻게 기여했는지 자세히 알아보십시오.

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