1. 서론
이 글에서는 AI가 유한 요소법(FEM)을 어떻게 더 쉽고 접근 가능하게 만드는지, 그리고 이를 통해 협업과 적응성이 어떻게 향상되는지에 대해 살펴볼 것이다. 복잡한 엔지니어링 문제와 단순한 해결책, 기술과 인간 사이의 복잡한 상호 작용을 이해하고, AI가 이러한 다양한 요소를 어떻게 유기적으로 연결하는지에 대한 인지도를 높이게 될 것이다.
이는 협업과 접근성, 그리고 자연어 처리와 대규모 언어 모델이 어떻게 엔지니어링에 혁신을 가져오는지를 이해하는 데 도움을 준다. AI와 FEM의 융합은 단순한 기술적 결합을 넘어 혁신적인 엔지니어링 환경을 조성하는 중요한 의미를 지닌다. 이러한 융합은 복잡한 문제 해결과 협업의 새로운 차원을 열어, 엔지니어링 분야에서의 시너지 효과를 극대화한다.
현대의 엔지니어링 문제는 점점 복잡해지고 있어, 기존의 해결책만으로는 한계에 부딪히기 쉽다. 예를 들어, 에너지 효율적인 자동차 설계나 제조 공정의 최적화와 같은 복잡한 문제에는 섬세하고 정교한 접근이 필요하다. AI는 FEM의 복잡성을 해결하는 데 그치지 않고, 팀 간 협업을 촉진하는 촉매제 역할도 한다.
복잡한 시뮬레이션을 단순화하고, 시간 소모가 큰 작업을 자동화하여, 엔지니어링 도구의 접근성을 높인다. 이로 인해 더 많은 사람들이 이러한 도구를 활용할 수 있게 되어, 협업과 혁신이 시작부터 원활하게 이루어진다. 이 글에서는 다음과 같은 주제에 대해 다루게 된다.
•복잡성 해소: AI가 복잡한 시뮬레이션과 분석을 어떻게 단순화하여 효율과 정확도를 높이는지에 대한 내용을 설명한다.
• 협업 강화: AI가 엔지니어, 연구원, 전문가 간의 협업을 어떻게 촉진하여 전문 분야의 경계를 허물고, 다학제 연구를 가능하게 하는지에 설명한다.
• 도구의 민주화: AI가 더 넓은 범위의 사람들이 고급 엔지니어링 도구에 접근할 수 있게 하여, 경쟁 환경을 더 공정하게 만드는 방법을 살펴본다.
• 적응형 엔지니어링: 지속적으로 변화하는 요구사항에 실시간으로 대응할 수 있는 AI 기반 FEM의 적응성에 대한 이해를 돕는다.
이 글을 통해, AI와 FEM의 융합이 어떻게 복잡성과 협업을 연결하고, 도구의 민주화를 통해 다양한 사용자 층을 형성하며, 끊임없이 변화하는 환경에 적응하는 미래 지향적인 엔지니어링 문화를 조성하는 중심 역할을 하는지를 살펴볼 것이다.
2. AI를 통한 복잡성 해소
AI 발전의 최신 경향을 살펴보면 기존 개념이 아닌 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing) 와 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 을 탑재한 새로운 개념의 AI가 등장하고 있다. 따라서, 이러한 추세를 반영하여 내용을 소개하는 것이 바람직 하다고 생각된다.
◾ GPT 모델과 아버지의 가방
그림 1. 자연어 처리와 대규모 언어 모델인 GPT 모델의 구성도
최근 가장 유명한 자연어 처리와 대규모 언어 모델은 GPT(Generative Pre-Trained Transformer) 형식의 모델이다. 물론, 위에서 설명한 맥락에서 ‘AI’라는 용어는 GPT 유형 모델에 국한되지 않고 더 넓은 범주의 인공지능 기술을 의미한다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 예술이자 과학이다.
이는 기계에게 우리 언어를 가르치는 것과 같으며, 인간의 지성과 계산 능력 사이의 간극을 메워줄 수 있을 것이다. 자연어 처리와 대규모 언어 모델인 GPT는 OpenAi 사의 ChatGPT에서도 볼 수 있듯이, 사람의 언어를 이해하고, 각종 언어 관련 내용을 다룰 수 있다.
대화, 글쓰기, 번역, 프로그램 코딩 등이 가능해서 마치 사람과의 만남에서처럼 대화가 자연스럽게 구현된다. 자연어 처리는 토큰화 (Tokenization, 텍스트를 개별 단어 또는 구문으로 분해), 구문 분석(Syntactic Analysis, 문법 구조 분석), 의미 분석(Semantic Analysis, 의미 이해) 등의 기술을 사용한다. 이러한 기술은 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 반응할 수 있는 형태로 변환시킨다.
이러한 AI를 구축하기 위해서는 기본적으로 언어 모델을 선택하여, 많은 데이터를 사용하는 훈련과정을 거쳐야 하며, 이것은 일반적인 AI의 구축과정과 동일하다. 자연어 처리의 기능을 보완하는 것은 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델이다. 이러한 모델은 인간과 유사한 표현을 반영하는 일관되고 맥락에 맞는 텍스트를 생성할 수 있는 기계 학습 (machine learning)의 전형을 나타낸다. GPT 모델은 언어를 다루는 모델이므로 사람들이 실제로 사용하는 문장과 문맥을 알고 있어야 한다.
이를 위해서 언어 데이터를 사용한 학습 (learning)이 반드시 필요하다. 그림 1에서는 자연어 처리와 대규모 언어 모델인 GPT 모델의 구성도를 보여주고 있다. 다음에 주어진 문장을 예로 들어 언어 모델에서의 작동 원리를 간략하게 설명하기로 한다.
위 문장의 끝에 마침표가 있으므로 일단 문장이 끝났다는 것을 알 수 있다. 그러나, 주어진 문장의 의미를 언어 모델이 제대로 파악하기 위해서는 적절한 규칙과 학습이 필요하다. 자연어 처리와 대규모 언어 모델에서는 문장 내의 각 단어를 벡터의 요소처럼 취급한다. 즉, 위의 문장을 벡터 x로 취한다면, 각 성분은 벡터의 요소로 볼 수 있다. 그러므로, 위 문장을 해석하기 위한 언어 모델의 첫 번째 시도는 다음과 같이 벡터의 성분으로 구성하는 것이다.
벡터 x에서 처음에 나오는 두 개의 성분을 순서대로 배열하면, “아버지" 와 “가방에" 가 되며, 문장의 의미를 이해하기 위해서는 이에 대한 연관 관계를 찾아내는 것이 중요하다. 따라서, 직관적으로는 “아버지, 가방에 들어가신다" 라는 의미로 해석할 수도 있을 것이다.
그러나, GPT 모델은 사람들이 실제로 사용하는 다양한 문장으로 이미 학습하였으므로, 과거 사례로 볼 때, “아버지가 가방에 들어가는 일" 은 확률이 매우 낮다고 스스로 판단할 수 있다. 즉, 학습한 결과에 따르면 “아버지” 라는 단어 다음에 “가방에” 에 라는 단어가 따라오는 경우는 드물다는 것을 의미한다.
따라서, 다른 의미를 가지는 해석이 가능하다는 것을 알게 되어, 실제 의미와 가깝도록 확률을 높이는 방향으로 해석을 진행한다. “아버지가 방에 들어가신다” 라는 문장 요소의 구성은 훨씬 더 보편적인 사례로 볼 수 있으므로, 실제 의도와 동일할 확률이 더 높다고 기대할 수 있다.
즉, 다량의 문장으로 학습한 GPT 모델은 위의 문장에서 “아버지” 라는 성분을 만나게 되면, 학습한 내용을 사용하여, 그 다음에 어떤 단어가 나오는 것이 타당한가를 추론한다. 그림 2에서 GPT 모델에 의한 문장 처리에 대한 개념적인 원리를 보여주고 있다.
그러므로, 사람들의 입장에서는, 다양한 많은 문장을 학습한 모델일수록 더 자연스럽게 대화가 잘 되는 것처럼 느껴지는 것이다. 따라서, 위의 문장을 읽고, GPT 모델은 다음과 같이 대화를 이어나갈 수 있게 된다.
그림 2. GPT 모델에서의 문장 처리 개념도
마찬가지로, FEM에 관한 대화를 이어가기 위해서는 관련된 많은 내용을 가지고 GPT 모델을 학습시켜야 한다. AI와 FEM의 통합에 있어서 현재 가시적인 성과를 거둘 수 있는 분야가 자연어 처리와 관련된 부분이며, 또한 다른 종류의 인공지능 모델보다 이해하기도 편리하기 때문에 언급하였다. 따라서, 별도의 언급이 없는 한 이 글에서 지칭하는 AI는 자연어 처리와 대규모 언어 모델을 의미한다고 보아도 무방하다.
◾ FEM에서의 복잡성 해소
CAE 환경에서 FEM을 사용해 본 사람이라면, 정도의 차이는 있겠으나, 설계 및 해석 과정의 복잡성을 언급하지 않을 수 없을 것이다. 상당한 정도의 경력이 있는 엔지니어에 있어서도 설계 및 해석에 있어서의 추가 사항이나 예외적인 요구를 적절하게 반영하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다.
또한, 복잡한 물리 현상이 수반되는 다물리 (multiphysics)관련 과제는 문제를 더더욱 어렵게 만든다. 따라서, FEM에서 발생하는 복잡성의 문제의 정도를 AI를 사용하여 낮출 수 있다면 큰 도움이 될 것이다. 복잡성에는 여러 가지 종류가 있다. 어려운 설계 문제를 해결할 때 자연어 처리(NLP) 기능이 있는 GPT 유형 모델은 FEM과 협력하여 설계 및 해석 과정의 다양한 측면으로 기여할 수 있으며, 내용은 다음과 같다
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