국립한밭대학교 MPSE 연구실 : 멀티스케일 공정 해석으로 산업 난제를 해결하다

1. 교수님과 연구실에 대한 소개 부탁드립니다. 

안녕하세요. 저는 국립한밭대학교 화학생명공학과 조교수이자 MPSE(Multiscale Process Systems Engineering) 연구실에 김신혁 입니다. 
저희 연구실은 화학 및 생물 공정의 최적화와 혁신을 목표로, 다중 규모 CFD 모델링, 공정 모델링, 그리고 소프트 센서 분야에 대해 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 세부적으로는 미세 입자의 거동을 예측하는 MP-PIC-PBE(Multi-Phase Particle-In-Cell Coupled with Population Balance Equation) 기반의 멀티스케일 유동 해석 기법을 개발하고 있으며, 제약 산업의 결정화, 산업용 먼지 필터의 입자 포집 효율 연구, 원전 중대사고 저감을 위한 피동형 촉매 재결합기(PAR) 내부 반응 해석, 그리고 탄소 중립 실현을 위한 저온 암모니아 분해 반응기 설계 등 다양한 산업군의 난제들을 시뮬레이션을 통해 해결하는 연구를 진행하고 있습니다.

MPSE 연구실 홈페이지: https://sites.google.com/view/mpselab

[그림 1] Tabular Input Data and Resulting Spline Curve

2. CAE 해석 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 생각하시는지 설명해주세요.

저희 MPSE 연구실에서는 복잡한 화학 공정과 유체 거동을 정확히 모사하기 위해 Ansys Fluent와 같은 CAE 소프트웨어를 핵심 도구로 활용하고 있습니다. 특히, Ansys Fluent의 UDF(User-Defined Function)를 적극적으로 활용하여 상용 소프트웨어가 기본적으로 제공하지 않는 복잡한 물리·화학적 현상들을 직접 구현하여 해석에 적용하고 있습니다.
 대표적인 예로, 산업용 먼지 필터 공정에서는 섬유에 입자가 접촉할 때 100% 포집된다는 기존의 결정론적 모델의 한계를 극복하기 위해, UDF를 이용해 베르누이 시행(Bernoulli trial) 기반의 확률론적 입자 포집 모델을 Ansys Fluent로 구현했습니다. 이를 통해 실제 공정과 매우 유사한 입자 분포 및 포집 위치를 예측할 수 있었습니다. 또한, 원전 중대사고를 대비한 PAR 시스템 해석에서는 Darcy의 법칙과 Bi-Langmuir 방정식에 기반한 흡착 및 표면 촉매 반응 메커니즘을 UDF와 벽면 표면 반응 모델로 구현하여, 무전원 상태에서 장비가 자가 작동(Self-operating)하는 원리를 규명하고 기기 설계를 최적화하는 데 활용하기 위한 CFD 해석 결과를 도출했습니다. 

[그림 2] 확률 기반 입자 포집 모델을 적용한 분진 여과 CFD 해석

[그림 3] UDF 코딩을 적용한 흡착 장치 내 반응 유동 연구

3. Ansys 등 CAE 해석 소프트웨어를 이용했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었나요?

 불과 10년 전만 하더라도 화학공학과 관련된 복잡한 물리 모델을 포함한 수치해석은 연산에 시간이 너무 오래 걸려 감히 시도조차 하기 어려웠습니다. 하지만 현재는 하드웨어적으로 혁신적인 속도 개선과 다양한 알고리즘 기반의 수치해석적 안정화를 통해, 이전에는 불가능했던 복잡한 다중 물리 현상을 CFD를 통해 가상적으로 모사하고 해석하는 연구를 진행할 수 있게 되었습니다.
이러한 변화의 핵심 요인은 먼저 Ansys Solver의 지속적인 업그레이드에 따른 해석 속도와 수렴 안정성의 대폭적인 개선입니다. 여기에 HPC 성능 개선이 더해져 다중 코어를 활용한 병렬 연산을 수행할 때 선형적인 속도 증가 효과를 얻고 있으며, CPU와 GPU 등 연산용 하드웨어의 업그레이드 역시 대규모 해석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축하는 데 기여했습니다. 실제로 방대한 대규모 격자 모델을 다루는 과정에서도 HPC 병렬 연산을 적용하여 해석 시간과 비용을 크게 절감하고 전체 연구 일정을 단축하고 있습니다.

이러한 인프라와 Ansys의 비약적인 발전을 바탕으로, 저희 MPSE 연구실에서 기존 방법론의 한계를 넘어 MP-PIC-PBE 모델과 같은 고도화된 멀티스케일 유동 해석을 수치적으로 매우 안정적이고 빠르게 수행하고 있습니다. 입자의 질량, 크기, 속도 등 다양한 물리적 속성을 라그랑주(Lagrangian) 관점에서 추적하면서도 입경 분포(Particle size distribution)를 견고하게 예측할 수 있어 해석의 정확도가 크게 향상되었습니다. 

[그림 4] 복잡한 구조의 Packed Bed 반응기 내 저온 암모니아 분해 공정 해석

4. 태성에스엔이에서 공급 드리는 제품과 고객 서비스의 차별화된 장점에 대한 의견 부탁드립니다. 

복잡한 화학공정 모델링과 멀티스케일 해석을 수행하다 보면 UDF 프로그래밍이나 다중 물리(Multi-Physics) 연계 과정에서 기술적인 난관에 부딪히는 경우가 많습니다. 이때 태성에스엔이에서 제공하는 전문적인 기술 지원과 피드백은 연구의 진행 속도를 끌어올리는 데 매우 큰 도움이 됩니다. 또한, 새로이 연구를 시작하는 연구원들이 빠르게 Ansys 프로그램을 다룰 수 있도록 수시로 진행되는 오프라인 교육과 항시 수강할 수 있는 이러닝 교육이 빠른 연구 착수에 도움이 되었습니다. 저는 이 부분이 CAE 업계에서는 태성에스엔이가 독보적인 서비스를 제공하고 있다고 생각합니다.

5. 향후 귀사의 기술 발전과 비전에 대한 설명과 함께, 태성에스엔이에 바라는 점을 말씀해주세요.

저희 MPSE 연구실은 앞으로도 '10 µm 이하 미세 피치 회로 패턴 형성을 위한 습식 식각(Wet Etching) 시스템 개발', '저온 암모니아 분해 촉매 반응기 설계' 등 첨단 반도체/디스플레이 공정과 친환경 에너지 기술 분야로 연구를 더욱 확장할 계획입니다. 또한, 인공지능(PINN), 이동 경계 조건(Moving Boundary Condition) 기법, 인라인 이미지 및 머신비전 기술을 융합한 스마트 공정 모니터링 시스템 등 혁신적인 방법론을 지속적으로 개발하고자 합니다. 이러한 도전적인 연구 과제들을 성공적으로 수행하기 위해서는 다중 물리 연계 해석과 방대한 스케일의 입자 유동 해석이 필수적입니다. 향후 태성에스엔이에서 최신 HPC 및 GPU 가속 기반의 해석 환경 구축에 대한 기술 지원과, UDF 및 고급 해석 기법(예: 입자 거동과 화학 반응의 복합 연계 해석)을 다루는 심화 기술 세미나를 지속적으로 마련해주신다면 저희 연구실이 세계적인 수준의 연구 그룹으로 거듭날 수 있을 것이라 기대합니다.

[그림 5] MPSE 연구실 구성원