현재 전세계적으로 과한 기술 연산용 리눅스 클러스터에 대한 연구와 개발이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 펜티엄 프로세서와 알파 프로세서 및 고속 이더넷을 이용한 리눅스 클러스터를 구현하고 이를 전산유체역학 분야에 적용하기 위한 선행연구로서 NAS의 병렬 벤치마크 프로그램인 NPB를 사용하여 리눅스 클러스터들의 성능을 비교 분석하였다. NPB 프로그램은 전산유체역학 분야의 해석프로그램에서 널리 이용되는 알고리즘들로 구성된 벤치마크의 프로그램으로 이를 이용한 성능 평가의 결과는 향후 리눅스 클러스터에서 실제 전산유체역학 코드들의 성능을 나타내는 중요한 지표가 될 수 있다. NPB 벤치마크 결과 리눅스 클러스터는 고가의 슈퍼컴퓨터에 비해 전산유체역학 분야에서 높은 가격 대 성능비를 보임을 알 수 있으며 이를 통하여 저비용 슈퍼컴퓨팅의 가능성을 제시하고자 한다.
전산유체역학분야의 고속 연산을 위해서 병렬처리가 보편화되고 있으며 이러한 병렬해석은 주로 클러스터에서 저렴한 비용으로 수행되고 있다. 전산유체역학을 위한 클러스터 컴퓨터에서의 해석프로그램의 성능은 클러스터에 사용되는 프로세서의 성능뿐만 아니라 클러스터 내부의 통신 장비의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 컴퓨터의 구축에 널리 사용되고 있는 Myrinet2000, Gigabit Ethernet, Fast Ethernet 등의 네트웍 장치에 대해서 Netpipe, Linpack, NAS NPB, 그리고 MPINS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 성능을 비교하였다. 이를 통해서 향후 전산유체역학을 위한 클러스터 구축시 최대의 가격대 성능비를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
유체 애니메이션은 물리적 시뮬레이션과 시각적 렌더링으로 구성된다. 물리적 시뮬레이션은 입자 동역학을 이용한 해석 방법과 나비어-스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 이용한 연속체 유동해석 방법이 많이 사용된다. 입자 동역학을 이용한 시뮬레이션은 연산 속도는 빠르나 유체의 움직임이 경우에 따라 부자연스러우며, 나비어-스토크스 방정식을 이용한 방법은 적절한 조건 하에서 사실적인 유체의 움직임을 표현할 수 있으나 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 응용이 어렵다. 우수한 품질의 렌더링 영상은 주로 전역적 조명 방법을 사용하여 얻을 수 있는데, 이 역시 실시간 응용에 적합한 속도론 내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 개선된 입자 동역학 시뮬레이션과 선적분 볼륨 렌더링을 이용한 고속유체 애니메이션 방법을 제안한다 레나드-존스(Lennard-Jones) 모턴을 이용한 입자동역학 해석기법을 이용하여 유체의 움직임을 고속으로 시뮬레이션 하였으며, 적은 수의 입자만으로도 충분한 유체의 부피를 표현할 수 있도록 연산효율을 개선하였다. 또한 실시간 렌더링을 위하여 적은 수의 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용하였다. 본 제안 방법을 사용하여 실시간 응용에 적절한 속도와 화질을 보여주는 유체 애니메이션이 가능하다.
본 논문에서는 저 레이놀즈 수 영역에서 에어포일의 공기역학적 성능을 예측하기 위한 딥러닝 기반의 축소 모델을 제시하였다. 딥러닝 기반 축소 모델에서 CFD 해석 결과의 높은 차원의 데이터를 효율적으로 다루기 위해 변이형 오토인코더를 결합한 합성곱 신경망을 적용하였다. 부호화 거리 함수를 통해 에어포일의 형상과 유동 조건을 이미지 데이터화 하고, 이에 대해 합성곱 신경망을 매개변수화 하였다. 또한, 전산유체역학 해석의 계산 비용으로 인한 부족한 훈련 데이터를 극복하기 위해 투영 기반의 비선형 매니폴드 데이터 증강기법을 개발하였다. NACA 4계열 에어포일은 해석 예제로 고려하여 제안하는 프레임워크의 내삽과 외삽 정확도를 평가하였으며 매니폴드 데이터 증강기법을 적용하여 프레임워크의 정확도 향상을 확인하였다.
본 연구에서는 Coloring 기법을 적용한 Gauss-Seidel 해법의 연산 성능을 분석하기 위해 2차원과 3차원 전도 열전달 문제를 다양한 격자 크기에서 해석하였다. 지배방정식의 이산화는 유한차분법과 유한요소법을 사용하였다. CPU의 경우에는 상대적으로 작은 격자계에서 연산 성능이 좋으며, 계산에 사용되는 메모리의 크기가 캐시메모리보다 크게 되면 연산 성능이 급격히 떨어진다. 반면에, GPU는 메모리 지연시간 숨김 특성으로 인하여 격자의 수가 충분히 많을 때 연산 성능이 좋다. GPU에 기반한 Colored Gauss-Seidel 해법은 단일 CPU를 이용한 연산에 비해서 각각 최대 7배의 속도 향상을 보인다. 또한, GPU 기반에서 Colored Gauss-Seidel 해법은 Jacobi 보다 약 2배 빠름을 확인하였다.
기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.
본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.
최근의 컴퓨터 연산 성능의 향상과 전산유체역학 분야의 이론적 발전은 완전한 Navier-Stokes 방정식을 이용한 파랑의 수치모의를 가능하게 하였다. 본 연구에서는 질량원천함수를 이용한 내부조파 기법을 레블셋 유한요소법과 결합하였다. 수치모형은 먼저 2차원 파랑 조파와 전파에 적용되었다. 다음에 같은 문제의 3차원 파랑 모의에 적용되었다. 컴퓨터 자원의 효율적 활용과 연산속도 향상을 위하여 3차원 문제에는 병렬 계산 알고리즘이 고안되어 적용되었다. 수치모의에 의한 계산 결과를 이론적인 값과 비교하였으며, 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
이 연구는 Gun식 가스버너의 스월유동장을 연소실과 화염이 없는 상태에서 직선형 5공압력프로브의 측정을 통해 고찰하였다. 직선형 5공압력프로브에 의한 속도 및 정압성분들은 넌널링 교정방법에 의해 연산하였으며, X형 열선프로브와 전산유체역학의 해석에 의한 결과들과 비교하였다. 결과적으로 Gun식 가스버너의 중심부에서 스월유동장에 대해 5공압력프로브에 의한 속도 및 정압의 측정값들은 비교적 X형 열선프로브에 의한 경우보다는 좋은 성능을 보였으나 전산유체역학의 해석에 의한 경우보다는 다소 미흡한 결과를 보였다.
최근 4차 산업 혁명 중에서 인공지능의 급성장은 반도체의 성능 향상 및 회로의 집적을 기반으로 진보하였다. 전자기기 및 장비의 내부에서 연산을 돕는 트랜지스터는 고도화 및 소형화 되어 가며 발열의 제어 및 방열의 효율 개선이 새로운 성능의 지표로 대두되었다. DUT(Device Under Test) Shell은 트랜지스터의 검수를 위하여 정격 전류를 인가한 후, 임의의 발열 지점에서 전원을 차단한 상태에서, 방열을 통하여 트랜지스터의 내구도를 평가하여 불량 트랜지스터를 검출하는 장비이다. DUT Shell은 장비 내부의 방열 구조에 따라 동시에 더 많은 트랜지스터를 테스트할 수 있기 때문에 방열 효율은 불량 트랜지스터 검출 효율과 직접적인 관계를 갖는다. 이에 본 논문에서는 DUT Shell의 방열 최적화를 위하여 배치구조의 다양한 방법을 제안하고 전산유체역학을 이용하여 최적의 DUT Shell의 다양한 변형과 열 해석을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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