[공학저널 전수진 기자] 과거 유체기기는 광범위한 경험과 업계 노하우의 축적을 통해 상당한 성능 최적화를 이뤄왔다. 하지만, 현재의 엔지니어링 환경에서 우리는 다양하고 진화하는 요구 사항을 충족해야 하는 가변 유체기기의 개발이라는 새로운 과제에 직면해 있으며, 혁신적인 제품을 만들기 위해서는 이러한 새로운 요구 사항을 고려한 시뮬레이션과 데이터 중심의 최적설계 방법론을 활용하는 것이 필수적이다.
기존 접근 방식은 엔지니어가 설계 수정과 관련해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있는 강력한 기반을 제공하지 않고 주로 설계 최적화에 중점을 두고 있었다. 더욱이 쉽게 이용할 수 없는 수준의 전문 지식이 필요한 경우가 많아 지식 격차가 발생했다.
또한, 이전 설계 방법은 적절하지 못한 알고리즘 선택으로 인해 최적설계의 잠재력이 완전히 실현되지 않는 사례가 빈번했다. 뿐만 아니라 데이터 수집, 분석, 보고서 생성과 관련 프로세스에 시간과 노력을 포함한 상당한 리소스가 소비되는 경우가 많아 전체 절차가 비효율적이고 리소스 집약적이라는 한계를 보이고 있었다.
이에 따라 최근 이러한 한계를 극복하고 유체기기의 에너지 효율을 향상시키고자 빅데이터와 인공지능 기술을 활용해 가변형 유체기기 설계 엔지니어 업무 효율성을 극대화하기 위한 최적설계 기술이 관심을 모으고 있다.
가변형 유체기기의 최적설계를 위한 연구는 ‘AI/ICT 기반 가변형 유체기기 설계·상태진단을 위한 기반·플랫폼 기술 및 운영관리 시스템 개발’ 국책과제를 통해 수행되고 있으며, 최적설계와 데이터 분석 경험이 없는 엔지니어라도 최적설계를 단순화할 수 있는 Well-Defined Design Process를 제공하는 것을 목표로 연구가 진행 중이다.
이 프로세스는 펌프, 송풍기와 같은 유체기기에 대한 시뮬레이션 모델의 최적화를 향상시키기 위해 특별히 맞춤화할 수 있다는 점에서 전 산업분야로의 확대 적용도 가능해질 것으로 전망된다. 이러한 접근 방식은 인터페이스 기술, 알고리즘 선택 자율성, 예측 모델을 위한 머신 러닝, 예측 모델의 자율 학습, 순차 샘플링 기술, 데이터 스토리텔링 등 여섯 가지의 주요 기술 구성 요소을 포함하고 있다.
인터페이스 기술은 엔지니어가 유동 해석 시뮬레이션 모델로 최적설계를 원활하게 적용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공해 사용자 친화적인 접근 방식을 통해 엔지니어는 최적화 프로세스를 쉽게 탐색할 수 있는 기술이다.
알고리즘 선택 자율성의 경우에는 엔지니어가 설정한 설계 문제를 기반으로 가장 적합한 설계 방법론을 자율적으로 선택할 수 있게 된다. 이는 알고리즘 선택의 부담을 덜어주고 선택한 접근 방식이 프로젝트 목표에 부합하도록 보장해 주는 역할을 한다.
예측 모델을 위한 머신 러닝은 머신 러닝 기술을 활용해 최적설계에 필수적인 예측 모델을 만드는 것이다. 이러한 예측 모델은 최적화 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 예상되고 있다.
또한, 예측 모델의 자율 학습에서는 예측 모델이 정확성을 확보할 때까지 자율적으로 데이터를 획득하고, 학습해 적응할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 순차 샘플링 기술의 경우는 순차 샘플링 기술을 통해 데이터 획득 방식을 최적화해 학습 데이터의 효율성을 극대화할 수 있는 장점을 가지고 있다.
마지막으로 데이터 스토리텔링은 이해를 돕기 위해 우리 기술은 설명 그래프와 텍스트를 자동으로 생성해 전문 지식 수준에 관계없이 엔지니어가 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 최적설계 데이터 분석 결과를 제시하는 역할을 하게 된다.
즉, 이러한 요소는 기존 방법의 한계를 해결하고 엔지니어에게 유체기기 시뮬레이션 영역에서 정보에 입각한 의사 결정을 지원하기 위해 최적설계에 쉽게 접근 가능한 효율적인 수단을 제공하는 것이 이번 연구 프로젝트의 핵심이라고 볼 수 있다.
현재 이번 연구뿐만 아니라 최적설계 신기술을 개발하는 국가 과제의 Spin-off 기업 ㈜피도텍은 최적설계 방법론 개발에 적극적으로 참여하고 다양한 부문의 엔지니어를 지원하기 위해 100여개의 다양한 분야 기업체 프로젝트를 진행하면서 이 분야의 전문 지식을 끊임없이 연마해 왔다.
최적설계 기술을 적용하는 피도텍의 폭넓은 배경은 자동차, 전자, 항공우주, 조선 등 다양한 산업 분야에 적용됐고, 이러한 폭넓은 경험은 유체기기 분야로 확장할 수 있는 길을 원활하게 열어주게 된 것이다. 또한, 최적설계 기술에 대한 숙련도와 더불어 데이터 처리에 특화된 풍부한 분석과 머신러닝 역량을 보유하고 있어 이를 통해 데이터 통찰력에 기반한 최적설계 전략을 추구할 수 있다.
특히, 피도텍은 가변 유체기기의 성능을 극대화해 궁극적으로 에너지 효율성에 상당한 기여를 하는 것이 목표다. 이러한 접근 방식은 특히 탄소 중립과 에너지 보존에 대한 수요가 증가하는 맥락에서 전력 소비에 큰 영향을 미치는 영역인 유체기기의 에너지 효율성 향상에 대한 긴급한 요구에 대응할 수 있는 최적의 역할을 수행하게 될 것으로 기대된다.
피도텍 최동훈 대표이사(사진)는 “최적설계에 대한 향상된 접근 방식을 통해 이 분야에 대한 사전 경험이 부족한 유체기기 엔지니어라도 진입 장벽 없이 최적설계 방식을 원활하게 채택할 수 있다”며 “반복적인 수작업과 복잡한 데이터 분석 과정이 필요했던 이전 방식과 달리, 개선된 방식은 프로세스를 간소화할 수 있는 것이 장점”이라고 말했다.
그는 이어 “이제 엔지니어는 문제 요구 사항을 정의하고 클릭 한 번으로 데이터가 지원하는 포괄적인 보고서를 받을 수 있고, 이 보고서는 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 제공하기 때문에 엔지니어는 복잡한 최적설계에 광범위하게 개입할 필요없이 엔지니어로써의 핵심 역할에 시간과 에너지를 투자할 수 있다”며 “본질적으로 혁신적인 접근 방식을 통해 엔지니어는 자신이 가장 잘하는 일, 즉 엔지니어링에 집중하는 동시에 최적설계의 이점을 쉽게 얻을 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
가변형 유체기기 연구과제는 엔지니어링 분야의 집약체로써 이 과제를 위한 컨소시엄은 유체기기 분야에 심오한 지식과 경험을 보유한 산학연의 노련한 전문가들로 구성돼 있고, 탄소중립 달성이라는 인류의 가장 중요한 열망에 부합하는 결과를 제공하는 데 전념하고 있다. 이에 피도텍은 제품 기획부터 설계, 개발, 시험, 운용에 이르기까지 전체 제품 수명주기 전반을 포괄하는 이번 과제에서 최적설계 기술로 중추적인 역할을 할 수 있도록 앞으로도 노력을 기울일 예정이다.
