CAE 융합 기술, 기계설비 성능점검의 현실적 한계는?

첨단 CAE 기술이 가져온 혁신과 한계의 교차점은 무엇인가?

CAE 기술의 CFD와 FEA 융합은 기계설비 점검 분야에서 디지털 트윈과 예지보전의 핵심으로 자리 잡았지만,
실제 현장 도입과 활용에는 여전히 기술적, 경제적, 규제적 복합 과제가 존재합니다.

 

이 글은 현실적 한계를 집중 조명합니다.

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고충실도 시뮬레이션의 기술적 난제

복잡한 산업 설비의 형상과 물리 현상을 반영하기 위한 고품질 격자 생성이 여전히 어렵고, 양방향 유체-구조 연성(FSI) 해석은 계산 집약적이며 수치적 불안정성도 빈번합니다.

 

따라서 숙련된 전문가의 지속적 개입과 경험이 필수적입니다.

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AI와 클라우드 HPC 도입의 장벽

AI 기반 대리 모델(ROM)은 시뮬레이션 속도를 혁신하지만, 신뢰도 높은 AI 모델 개발에는 수천 회의 고충실도 시뮬레이션 데이터와 대규모 클라우드 HPC 자원이 필수입니다.

 

이로 인해 초기 투자 비용과 운영비용 부담이 상당하며,중소기업 도입이 쉽지 않은 현실입니다.

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데이터 통합과 거버넌스의 어려움

CAD, 센서 데이터, 유지보수 기록 등 다양한 데이터의 일관된 통합은 디지털 트윈의 성공적 구현을 위한 핵심 과제입니다.

 

또한 민감한 운영 데이터의 보안, 개인정보 보호,규정 준수(GDPR 등) 요구사항 대응이 복잡하게 얽혀 기업 내 데이터 거버넌스 역량 강화가 시급합니다.

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시뮬레이션 결과의 검증 및 신뢰성 확보 문제

시뮬레이션은 안전성과 경제성 판단에 중요한 역할을 하지만, 검증(Verification)과 확인(Validation) 과정이 매우 까다롭고 비용도 높습니다.

 

특히, AI 통합 시 불확실성 관리와 분포 외 시나리오 감지는 아직 완전한 해결책이 없는 신기술적 도전입니다.

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법적·규제적 한계와 신뢰성 격차

현재 안전 인증과 규제는 전통적 물리시험과 결정론적 기준에 의존해 확률론적, 데이터 기반 CAE 시뮬레이션과 충돌하는 측면이 큽니다.

 

이에 따라 시뮬레이션 결과를 단독 인증 근거로 활용하는 데 어려움이 있으며, 규제 수용과 산업 표준 정립에는 장기적 협력과 노력이 요구됩니다.

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전문 인력과 조직 문화의 변화 필요성

미래 CAE 엔지니어는 물리, 데이터 과학, AI를 결합한 하이브리드 역량을 갖춰야 하며, 기존 인력에 대한 재교육과 신기술 인재 확보가 필수입니다.

 

또한 CAE 도구와 데이터 중심 의사결정 문화를 전사적으로 확산하는 조직 변화도 병행되어야 합니다.

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요약: 현실적 한계를 넘기 위한 전략적 접근

구분 현실적 한계 전략적 권장사항

기술적 측면	고품질 격자 생성, 해석 안정성 문제	통합 플랫폼 투자, 자동화 및 AI 활용
경제적 측면	초기 및 운영 비용 부담	클라우드 HPC 활용 통한 비용 효율화
데이터 관리	데이터 통합, 보안, 규제 준수 어려움	엄격한 데이터 거버넌스 체계 구축
신뢰성 및 검증	V&V 비용과 복잡성, AI 모델 불확실성 관리	벤치마크, 다중 충실도 검증, OOD 탐지 도입
법적·규제적	확률론적 시뮬레이션과 규제 불일치	규제 기관과 협력, 표준화 및 인증 사례 개발
인력 및 조직	하이브리드 전문가 부족, 조직 문화 미성숙	교육 투자 및 조직 혁신 추진

 

현실적 한계를 극복하려면 단기적 기술 도입을 넘어 장기적이고 종합적인 전략 수립과 실행이 필수입니다.

통합 CAE 기술의 혁신적 잠재력을 진정한 가치로 전환하는 길은 여전히 진행형입니다.