차세대 메모리를 여는 새로운 자성, 얼터마그넷

우리가 일상에서 흔히 사용하는 자석은 보통 강자성체로 알려져 있습니다. 강자성체는 내부 전자들의 스핀이 한 방향으로 정렬되어 강한 자성을 띠지만, 반대로 스핀이 교대로 정렬되어 겉으로 자성이 나타나지 않는 반강자성체도 존재합니다. 최근 이 두 가지 성질의 장점을 결합한 제3의 자성 물질인 '얼터마그넷'이 새롭게 주목받고 있습니다. 얼터마그넷은 내부적으로는 강자성체처럼 스핀 분리가 일어나면서도 외부적으로는 반강자성체처럼 자성이 드러나지 않는 독특한 카테고리를 형성하며 학계의 큰 관심을 끌고 있습니다. 부경대학교 홍지상 교수 연구팀은 얼터마그넷을 단순히 자성 특성만으로 접근하지 않고, 구조적 및 전기적 성질을 결합한 새로운 응용 가능성에 주목했습니다. 연구팀은 이론적으로 '우르자이트 망가니즈 셀레나이드'라는 물질에서 다강체 성질과 물질 합성 가능성을 확인하는 데 성공했습니다. 다강체란 자성과 강유전성을 동시에 가지는 물질로, 이를 통해 메모리 소자로서의 활용 범위를 획기적으로 넓힐 수 있는 기반을 마련했습니다. 특히 자성과 전기가 상호작용하는 지점을 찾아내어 차세대 소자 개발의 핵심적인 단서를 제공했다는 점이 고무적입니다. 얼터마그넷 기반의 메모리 소자는 기존 강자성체와 반강자성체의 장점을 모두 갖춘 차세대 후보군으로 꼽힙니다. 강자성체의 특징인 명확한 읽기 신호와 반강자성체의 뛰어난 안정성을 동시에 확보할 수 있기 때문입니다. 이는 데이터의 0과 1을 안정적으로 저장하면서도 신호를 선명하게 읽어낼 수 있음을 의미합니다. 또한 스핀 정렬과 전기 분극을 동시에 활용하면 낮은 에너지로도 일관된 정보 저장이 가능해집니다. 결과적으로 전력 소모를 획기적으로 줄이면서도 정보 처리 속도는 높일 수 있는 고효율 소자 구현이 가능할 것으로 예상됩니다. 이러한 차세대 소자를 실제로 구현하기 위해서는 결정 구조와 원자 배열을 매우 세밀하게 설계하는 과정이 필수적입니다. 자성 정렬과 전기적 분극이 동시에 일어나는 복잡한 물리 현상을 정확히 파악해야 하기 때문입니다. 연구팀은 고도의 연산 과정을 통해 이론적 가설을 검증하고 새로운 물질의 거동에 대한 신뢰성을 확보할 수 있었습니다. 이는 첨단 물리 이론이 실제 기술로 이어지기 위한 논리적 토대를 구축한 중요한 과정이었으며, 복잡한 물질의 내부 메커니즘을 규명하는 데 결정적인 기여를 하였습니다. 연구팀은 앞으로 망가니즈 셀레나이드를 넘어 상온에서도 작동 가능한 다양한 고효율 자성체 후보군을 발굴하고 검증할 계획입니다. 스핀트로닉스, 압전 특성 등 다강체 융합 연구를 확장하여 차세대 스핀 기반 소자 응용 분야를 선도하겠다는 포부를 가지고 있습니다. 이번 연구는 단순히 새로운 물질을 발견한 것을 넘어, 에너지 효율이 높고 데이터 처리 능력이 뛰어난 미래 소자 기술의 잠재력을 활성화했다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 과학적 확장을 향한 이러한 혁신적인 발걸음은 미래 정보통신 기술의 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.

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누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 리튬이온 배터리 P2D 모델 내부 반응 해석

리튬이온 배터리는 스마트폰부터 전기차까지 현대인의 일상에 필수적인 에너지원입니다. 하지만 사용 횟수가 늘어남에 따라 내부 반응이 불안정해지고 폭발 사고로 이어지는 등의 안전성 문제가 지속적으로 제기되어 왔습니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 배터리 내부의 복잡한 이온 이동과 반응을 수학적으로 규명한 P2D 모델을 활용합니다. 양극, 분리막, 음극의 세 구역에서 일어나는 전위와 반응 속도를 계산하여 배터리의 성능과 수명을 예측하는 방식입니다. 하지만 이 모델은 수백만 개의 복잡한 연산을 반복해야 하므로 기존의 수치 해석 방식으로는 막대한 비용과 시간이 소요된다는 한계가 있었습니다. 서울대학교 연구팀은 이러한 연산의 한계를 극복하기 위해 물리 법칙을 학습하는 인공지능인 'PINN'을 도입했습니다. PINN은 학습 과정 자체에 물리 법칙을 내재시켜 별도의 데이터 없이도 물리 법칙에 부합하는 방향으로 결과를 도출하는 혁신적인 신경망 기술입니다. 연구팀은 배터리 내부의 미세한 공간과 시간, 온도 변화를 고려한 복잡한 편미분 방정식을 동시에 풀기 위해 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했습니다. 슈퍼컴퓨터의 강력한 병렬 연산 능력은 인공지능이 오차 없이 안정적으로 학습하도록 지원했습니다. 그 결과 연구팀은 배터리 모델의 정방향 및 역방향 문제를 모두 성공적으로 해결하는 성과를 거두었습니다. 이번 연구의 핵심은 인공지능이 단순한 데이터 예측을 넘어 물리 법칙을 직접 이해하고 재현했다는 점에 있습니다. 실험 데이터가 부족한 상황에서도 배터리 내부 현상을 수학적으로 정확히 모사할 수 있게 된 것입니다. 이러한 기술력은 배터리 분야를 넘어 폭우나 폭염과 같은 극한 기상 현상을 정밀하게 예측하는 연구로도 확장되고 있습니다. 방대한 대기 물리 과정을 학습한 인공지능과 슈퍼컴퓨터의 협업은 복잡한 자연 현상을 빠르고 정확하게 해석하는 시대를 앞당기고 있습니다. 과학은 이제 실험으로 직접 확인하기 어려운 미지의 답을 고도화된 연산과 인공지능의 결합을 통해 찾아가고 있습니다.

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누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 고성능 수소 촉매 개발

미래 에너지의 핵심으로 꼽히는 수소 경제를 실현하기 위해서는 효율적인 수소 생산을 돕는 촉매 기술의 혁신이 필수적입니다. 현재 가장 뛰어난 촉매 성능을 보이는 백금이나 이리듐 같은 자원들은 막대한 비용이 소요되어 수소 에너지의 대중화를 가로막는 주요한 원인으로 지목되고 있습니다. 따라서 기존의 값비싼 귀금속 사용량을 최소화하면서도 높은 반응성을 유지할 수 있는 새로운 형태의 촉매 설계 방식이 절실히 요구되는 상황입니다. 이는 에너지 전환을 위해 반드시 넘어야 할 과제입니다. 카이스트 연구진은 지지체 위에 촉매 입자가 뭉치지 않고 고르게 퍼지는 메커니즘을 분석하여 고성능 원자 분산 촉매를 실현했습니다. 새롭게 고안된 탄화 몰리브덴 기반 촉매는 백금 함량을 획기적으로 줄였음에도 미국 에너지부(DOE)의 미래 목표치를 웃도는 뛰어난 수소 발생 활성을 기록했습니다. 500시간이 넘는 장기 테스트에서도 변함없는 효율을 입증하며, 비싼 귀금속에 의존하던 기존 촉매 기술의 경제성 문제를 해결할 수 있는 실질적인 대안을 제시했다는 점에서 의미가 큽니다. 이번 연구 성과가 가시화될 수 있었던 배경에는 누리온 슈퍼컴퓨터를 활용한 정밀한 시뮬레이션 기술이 자리 잡고 있습니다. 슈퍼컴퓨터의 연산 능력을 통해 수많은 지지체와 촉매 조합 중 최적의 조건을 예측함으로써 연구의 효율성을 극대화할 수 있었습니다. 기술적 한계를 극복한 이번 원자 분산 촉매 개발은 수소 경제 시대로의 이행을 가속화하는 중요한 전환점이 될 것입니다. 깨끗한 에너지원을 확보하기 위한 이러한 과학적 노력은 결국 미래 화학 산업의 지형을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다.

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누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 고성능 LiCoPO4 양극재 합성 원리

차세대 에너지 저장 장치의 핵심인 리튬 이차전지 개발에서 가장 큰 과제 중 하나는 양극재의 이론적 용량을 실제로 구현하는 것입니다. 카이스트 서동화 교수 연구팀은 리튬 코발트 인산염 양극재를 활용해 이 한계에 도전했습니다. 연구팀은 소재의 잠재력을 극대화하기 위해 원자 수준에서의 변화를 정밀하게 분석하는 데 집중했습니다. 그 결과, 약 163mAh/g이라는 이론적 용량에 근접한 성능을 달성하며 국제 학술지에 성과를 올렸습니다. 이는 단순한 수치적 향상을 넘어, 소재 내부에서 일어나는 원리를 규명함으로써 고효율 이차전지 시대를 여는 중요한 이정표가 되었습니다. 성능 향상의 핵심은 합성 과정에서 사용되는 용매가 결정의 성장 방향에 미치는 영향을 밝혀낸 데 있습니다. 연구팀은 에틸렌 글리콜과 물이라는 두 가지 용매 환경을 비교 분석했습니다. 실험 결과, 에틸렌 글리콜을 용매로 사용할 때 결정이 c축 방향으로 성장한다는 사실을 확인했습니다. 이러한 특정한 성장 방식은 리튬 이온이 이동하는 통로인 a축과 b축 방향으로의 확산을 원활하게 만들어 이차전지 성능을 획기적으로 끌어올리는 결정적인 요인이 되었습니다. 이는 원자 수준에서 결정 구조를 제어할 수 있는 새로운 가능성을 제시하며 이차전지 설계의 새로운 패러다임을 보여주었습니다. 이러한 정밀한 분석과 혁신적인 성과는 슈퍼컴퓨터를 활용한 분자동역학 시뮬레이션 덕분에 가능했습니다. 연구실의 일반적인 계산 자원으로는 막대한 시간이 소요될 작업을 슈퍼컴퓨터의 강력한 연산 성능으로 해결하며 고효율의 연구 프로세스를 구축했습니다. 이번 연구는 단순한 성능 개선을 넘어 차세대 고용량 이차전지 소재의 설계 원리를 정립했다는 점에서 높은 평가를 받고 있습니다. 이러한 원천 기술의 확보는 앞으로 우리가 더 안전하고 오래가는 이차전지를 일상에서 누릴 수 있게 하는 미래 에너지 혁신의 든든한 초석이 될 것입니다.

• 화학
• 융합
• 공학·기술

누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 중금속 노출자의 다중오믹스 기반 분석 기법

깨끗해 보이는 자연 속에는 우리 몸의 생체 리듬을 조용히 파괴하는 중금속이라는 보이지 않는 위협이 숨어 있습니다. 서울대학교 연구팀은 폐광이나 제련소 인근 지역 주민들을 대상으로 중금속 노출이 인체에 미치는 실제적인 영향을 규명하고자 했습니다. 단순히 혈액 내 중금속 농도를 측정하는 기존 방식에서 벗어나 유전체, 전사체, 단백체, 대사체 등을 통합적으로 분석하는 다중 오믹스 기법을 도입한 것이 이번 연구의 핵심입니다. 이를 통해 중금속이 우리 몸의 정밀한 분자 네트워크를 어떻게 교란하고 질병으로 이어지게 하는지 그 세밀한 지도를 그릴 수 있게 되었습니다. 방대한 다중 오믹스 데이터를 정밀하게 처리하기 위해 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 분석의 눈이자 두뇌로 활용했습니다. 분석 결과, 연구팀은 카드뮴 등 중금속 노출에 따라 반응하는 APOC3, APOC2, CFI와 같은 핵심 단백질의 변화를 포착할 수 있었습니다. 특히 지방 합성에 관여하는 특정 단백질의 증가는 대사체 변화로 이어져 간 기능 저하와 지방간 위험을 높이는 것으로 나타났습니다. 이는 눈에 보이지 않는 미세한 분자 수준의 생체 반응 하나하나가 사슬처럼 엮여, 결국 우리 몸 전체의 건강 균형을 흔들고 심각한 질환의 원인이 될 수 있다는 객관적인 증거를 제시한 성과입니다. 연구 결과에서 주목할 또 다른 점은 성별에 따라 중금속에 반응하는 생물학적 경로가 다르다는 사실입니다. 남성은 면역 및 대사 경로의 변화가 두드러진 반면, 여성은 간 기능 변화에 상대적으로 더 취약한 모습을 보였습니다. 이러한 차이는 동일한 환경 유해 인자에 노출되더라도 성별과 개인의 특성에 따른 맞춤형 건강 관리가 필요함을 시사합니다. 결국 이번 연구는 오염의 존재를 확인하는 차원을 넘어, 환경 유해 물질이 생물학적 경로를 따라 어떻게 건강을 위협하는지 과학적으로 증명함으로써 데이터에 기반한 안전한 사회를 설계하는 중요한 초석을 마련했습니다.

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• 융합

누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 극초음속 경계층 난류 천이 고정밀 수치해석

지금 이 순간에도 지구 어딘가에서는 마하 5 이상의 초고속으로 하늘을 가르는 극초음속 비행체 기술 경쟁이 치열하게 벌어지고 있습니다. 시속 6,000km라는 엄청난 속도로 비행하는 이 기체들은 공기와의 극심한 마찰로 인해 표면 온도가 순식간에 2,000도에서 3,000도 이상까지 치솟는 극한의 환경에 노출됩니다. 이때 비행체 주변의 공기는 분해되어 플라즈마 상태가 되며 공력 가열은 폭발적으로 증가하게 됩니다. 만약 이 공력 가열을 효과적으로 차단하지 못한다면 비행체는 공중에서 순식간에 타 버릴 위험이 큽니다. 따라서 극초음속 비행의 핵심은 속도 그 자체보다도 상상을 초월하는 고열로부터 기체를 안전하게 보호하는 기술에 달려 있습니다. 극초음속 비행에서 가장 결정적인 물리 현상은 공기의 흐름이 정돈된 층류에서 불규칙한 난류로 변하는 '난류 천이' 현상입니다. 이 짧은 구간에서 발생하는 열은 일반적인 층류 상태보다 최대 10배까지 치솟으며 기체 구조에 심각한 타격을 입힙니다. 광주과학기술원(GIST)의 지솔근 교수팀은 이러한 위험천만한 구간을 정확히 분석하기 위해 극초음속 경계층 유동 연구에 매진하고 있습니다. 연구팀은 유동의 안정성이 무너지는 과정을 면밀히 추적하여, 비행체 표면에서 가열이 폭발적으로 증가하는 위치를 정밀하게 파악하고자 했습니다. 이는 유체 역학적 관점에서 비행체의 안전성과 성능을 동시에 확보하기 위한 필수적인 과정입니다. 연구팀은 복잡한 난류 유동을 정교하게 해석하기 위해 KISTI의 슈퍼컴퓨터 5호기인 ‘누리온’을 활용했습니다. 계산 효율을 높이기 위해 선형 안정성 이론으로 층류를 먼저 분석한 뒤, 난류 천이 이후의 복잡한 구간은 직접 수치 모사(DNS)로 계산하는 혁신적인 결합 방식을 채택했습니다. 시뮬레이션 결과 극초음속 환경에서의 난류 천이 구간은 기존의 유동보다 훨씬 길게 나타났으며, 이 구간의 열유속이 난류보다도 강하다는 사실이 밝혀졌습니다. 이번 성과는 미래 극초음속 비행체의 비행 한계를 넓히고 정밀한 구조 설계를 가능하게 하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 뜨거운 공기를 뚫고 비행하는 미래 기술의 안전을 이 정밀한 데이터가 뒷받침하고 있습니다.

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• 공학·기술

슈퍼컴퓨터 활용한 챗봇 ChatMOF 개발

자율 인공지능은 인간의 개입 없이 스스로 과업을 수행하는 시스템으로, 다양한 산업 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 최근 널리 쓰이는 대규모 언어 모델인 ChatGPT 역시 이러한 흐름의 중심에 있지만, 전문적인 소재 분야에서는 정확한 정보를 제공하는 데 한계가 있습니다. 이는 소재 데이터가 텍스트나 이미지 데이터에 비해 현저히 부족하여 대규모 학습이 어렵기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 KAIST 김지한 교수 연구팀은 금속-유기 골격체(MOF) 전용 챗봇 시스템인 'ChatMOF'를 개발했습니다. ChatMOF는 단순한 정보 검색을 넘어 머신러닝을 통한 물성 예측과 사용자가 원하는 특성을 가진 소재를 직접 역설계하는 기능까지 갖추고 있습니다. ChatMOF는 사용자의 질문을 받으면 문제를 해결하기 위한 치밀한 계획을 수립하고, 이에 필요한 최적의 도구를 스스로 선택하여 작동합니다. 선택된 도구에서 도출된 결과값이 질문에 충분한 답변이 되는지 판단하며, 만약 부족할 경우 계획을 다시 세워 최적의 해답을 찾아가는 유연한 시스템을 갖추고 있습니다. 이러한 기술의 배경에는 계산 화학을 통해 나노 소재를 모사하고 컴퓨터로 신소재를 디자인하는 분자 시뮬레이션 연구실의 전문성이 자리 잡고 있습니다. 특히 수만 개의 소재 중 에너지와 환경 분야에 적합한 최적의 후보를 선별하는 스크리닝 작업을 통해 효율적인 연구를 진행하고 있으며, 이는 신소재 개발의 속도를 획기적으로 높이는 기반이 됩니다. 소재 분야 인공지능의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 전문적인 데이터베이스와 고도화된 머신러닝 모델의 유기적인 결합에 있습니다. 활용 가능한 학습 모델의 수가 늘어날수록 시스템이 처리할 수 있는 능력의 범위가 기하급수적으로 넓어지며, 이는 곧 연구 효율성의 극대화로 이어집니다. 세계 최초이자 최고의 기술을 지향하는 이러한 도전은 소재 과학의 패러다임을 바꾸는 중요한 계기가 될 것입니다. 나아가 연구팀의 혁신적인 기술 개발 성과가 인류의 더 나은 미래를 만들어 가는 데 실질적인 도움이 되기를 기대하며, 앞으로도 인공지능을 활용한 신소재 탐색 연구는 더욱 가속화될 전망입니다.

• 화학
• 융합
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블랙홀 두 개가 가까이 접근한다면?

광활한 우주의 심연 속에 자리 잡은 블랙홀은 여전히 수많은 비밀을 간직한 채 모든 것을 삼키고 있습니다. 이 신비로운 천체를 탐구하는 것은 시간과 공간의 본질을 밝혀내기 위한 과학자들의 숭고한 여정입니다. 특히 2015년 블랙홀 충돌로 발생하는 중력파가 처음 검출된 이후, 아인슈타인의 일반 상대성 이론은 더욱 확고한 지지를 얻게 되었습니다. 중앙대학교 물리학과 강궁원 교수팀은 이러한 흐름을 이어받아 블랙홀의 상호작용과 중력파 생성 원리에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 강궁원 교수팀은 최근 저명한 학술지를 통해 두 블랙홀이 직접 충돌하지 않고 서로 비켜 지나가는 상황에서도 중력파가 발생한다는 사실을 발표했습니다. 이 과정에서 포착된 새로운 중력파 신호는 기존 이론으로는 예측하지 못했던 독특한 파형을 지니고 있습니다. 이는 KISTI의 슈퍼컴퓨터 자원을 활용해 블랙홀 간의 복잡한 상호작용을 정밀하게 시뮬레이션함으로써 얻어낸 결과입니다. 연구진은 두 천체가 가까워지는 찰나의 순간을 포착하여 우주 공간에서 일어나는 중력의 역동성을 성공적으로 증명해 냈습니다. 이번 연구 성과는 향후 중력파 검출기의 정밀도가 높아짐에 따라 실제 관측 데이터로 입증될 가능성이 매우 큽니다. 이는 새로운 우주 탐지 기법과 데이터 분석 기술 개발에 있어 중요한 전환점이 될 것입니다. 특히 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 장기적인 지원을 바탕으로 확보한 강력한 연산 능력은 복잡한 블랙홀의 물리 현상을 정밀하게 분석하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 연구팀은 이번 발견이 블랙홀의 물리적 특성을 이해하는 데 기여하고, 나아가 세계 최고의 과학 기술을 확보하여 더 나은 미래를 여는 기반이 되기를 기대하고 있습니다.

• 물리학
• 천문학
• 공학·기술

슈퍼컴퓨터 활용 핵물리학 연구

현대 핵물리학계는 원자핵의 내부 구조와 그에 따른 복잡한 물리적 성질을 규명하기 위해 끊임없이 연구해 왔습니다. 그러나 무거운 핵이 가지는 결합 에너지나 전하 반지름, 그리고 독특한 기이한 모양 등을 설명함에 있어 기존의 이론적 모델들은 뚜렷한 한계를 드러냈습니다. 특히 원자핵 내부의 강력한 핵력이 만들어내는 상호작용을 정밀하게 분석하고 모델링하는 일은 매우 복잡한 수치적 처리를 요구하며, 이를 통해 미세한 물리적 변화를 정확하게 예측하는 것은 현대 물리학이 해결해야 할 중요한 난제로 오랜 시간 남아 있었습니다. 연구팀은 기존의 한계를 극복하기 위해 핵력의 복잡성을 획기적으로 제어할 수 있는 파동함수 맞춤 방법론을 새롭게 제안하였습니다. 이 기술은 산란 실험 데이터를 기반으로 핵력을 정밀하게 결정하고, 이를 시공간 격자 위에서 계산하는 격자 유효 이론과 결합하여 수치적 효율성을 극대화한 것이 특징입니다. 특히 중성자가 과잉된 무거운 원자핵의 성질까지도 몬테카를로 기법을 통해 성공적으로 예측해냄으로써, 기존 연구들이 도달하지 못했던 영역에서 높은 신뢰도를 확보하는 성과를 거두었습니다. 이번 성과는 KISTI의 슈퍼컴퓨터 누리온을 활용한 대규모 시뮬레이션 덕분에 가능했으며, 안정적인 핵부터 불안정한 희귀 동위원소에 이르기까지 폭넓은 스펙트럼의 연구 결과를 도출했습니다. 이는 우주 원소의 탄생과 기원을 이해하려는 천체물리학적 연구에 귀중한 데이터를 제공하며, 향후 국내 중이온 가속기인 라온을 통한 희귀 동위원소 연구에서도 핵심적인 역할을 수행할 전망입니다. 세계적 수준의 기술력을 바탕으로 한 이번 연구는 핵물리학과 천체물리학의 융합 발전에 큰 이정표가 될 것으로 보입니다.

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차세대 반도체를 위한 슈퍼컴퓨터 활용 신소재 연구

현대 기술의 중추인 실리콘 기반 반도체는 현재 소형화의 물리적 한계에 직면해 있습니다. 자율주행이나 인공지능 같은 고도의 기술을 구현하기 위해서는 더 작고 효율적인 소자가 필수적이지만, 기존 실리콘으로는 이를 달성하기 어려운 상황입니다. 이에 따라 전 세계 연구진은 나노기술과 신소재 연구를 통해 실리콘을 대체할 혁신적인 물질을 찾고 있습니다. 충북대학교 신소재공학과의 김한슬 교수는 이러한 흐름 속에서 나노소재 이론과 시뮬레이션을 통해 차세대 반도체의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 신물질 발굴에 매진하고 있습니다. 특히 주목받는 분야는 인간의 뇌 구조를 모방하여 데이터 처리와 저장을 동시에 수행하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술입니다. 이 기술의 핵심 요소 중 하나가 바로 저항성 메모리 소자인 멤리스터입니다. 멤리스터는 전압이 가해질 때 물질의 저항이 변하는 성질을 이용해 데이터를 저장하며, 이는 뇌의 시냅스 작용과 매우 유사합니다. 이러한 인공 시냅스 소자를 구현하면 컴퓨터의 전력 소모를 비약적으로 줄이면서도 데이터 처리 속도는 대폭 향상시킬 수 있습니다. 김한슬 교수는 이를 위해 인간의 두뇌를 닮은 차세대 컴퓨터 구성의 핵심이 될 새로운 소재들을 탐색해 왔습니다. 신소재를 발굴하고 그 특성을 정확히 분석하는 과정에서 KISTI의 국가 슈퍼컴퓨팅 자원은 필수적인 도구로 활용됩니다. 복잡한 물질의 전자 구조와 전기적 특성을 분석하기 위해 연구진은 양자 역학적 관점에서 전자 간 상호작용을 계산하는 밀도 범함수 이론(DFT)을 적용합니다. 슈퍼컴퓨터의 병렬 처리 능력은 방대한 규모의 DFT 계산을 신속하게 수행할 수 있게 하여, 실험 이전에 소재의 밴드 구조나 전자 밀도 등을 정밀하게 예측할 수 있도록 돕습니다. 이러한 시뮬레이션 기반 연구는 연구의 정확도를 높일 뿐만 아니라 소재 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 절감해 줍니다. 김한슬 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 수많은 메탈 할라이드 물질을 스크리닝한 끝에, 비납계 무독성 소재인 세슘 실버 아이오다이드(Cs2AgI3)에 주목했습니다. 시뮬레이션을 통해 이 소재의 원자 배열과 결정 구조, 그리고 물리적 특성을 면밀히 분석한 결과, 해당 물질이 매우 높은 전도성과 우수한 이온 이동 제어력을 갖추고 있음을 확인했습니다. 연구팀은 단순히 소재를 발굴하는 데 그치지 않고, 이것이 실제 반도체 칩으로 제작되었을 때 어떻게 동작할지에 대한 메커니즘까지 성공적으로 예측해냈습니다. 이는 다기능성 메모리 소자로서의 가능성을 입증한 중요한 성과입니다. 이러한 시뮬레이션 기반의 신소재 발굴 연구는 실험 연구와의 긴밀한 협업을 통해 저명한 학술지에 논문으로 게재되는 등 학술적 가치를 인정받고 있습니다. 앞으로도 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 연구는 지속될 것이며, 이는 인공지능 사물인터넷(AIoT) 기술과 미래형 컴퓨팅 시스템 발전의 핵심적인 밑거름이 될 전망입니다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 혁신적인 시뮬레이션 기술과 실험의 융합은 우리가 마주할 더 나은 미래를 설계하는 데 중요한 기여를 할 것입니다. 세계 최고의 기술력을 확보하려는 이러한 노력은 대한민국이 차세대 반도체 시장의 주도권을 잡는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

• 물리학
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• 공학·기술

Establishment of a large-scale computational simulation infrastructure

핵융합 발전은 가벼운 원소를 결합해 에너지를 얻는 방식으로, 별이 빛을 내는 원리와 유사하여 '인공 태양'이라 불립니다. 주로 수소의 동위원소인 중수소와 삼중수소를 연료로 사용하며, 이들이 초고온 플라즈마 상태에서 충돌하고 융합될 때 발생하는 질량 결손이 거대한 에너지로 전환됩니다. 이 과정에서 헬륨 원자와 함께 강력한 에너지를 가진 중성자가 부산물로 방출되는데, 바로 이 중성자가 핵융합 장치의 내구성을 결정짓는 핵심적인 관리 대상이 됩니다. 플라즈마 내부의 이온들은 자기장을 이용해 제어할 수 있지만, 전기적으로 중성인 중성자는 장치의 내벽인 플라즈마 대면 소재(PFM)에 직접 충돌하여 손상을 입힙니다. 이러한 충돌이 반복되면 규칙적으로 배열된 금속 원자들이 격자 구조에서 이탈하게 되고, 국부적인 용융이나 결함의 축적이 발생합니다. 특히 격자 사이에 갇힌 침입형 원자나 비어있는 공공 같은 결함들이 모여 공극을 형성하면 소재의 성능이 급격히 저하되므로, 이를 원자 수준에서 정밀하게 분석하는 연구가 필수적입니다. 그동안 연구자들은 분자 동역학을 통해 결함 형성 과정을 추적해 왔으나, 계산 자원의 한계로 인해 수십 나노미터 규모의 작은 시스템만 다룰 수 있었습니다. 하지만 소재의 거시적 특성을 이해하려면 다양한 결정들이 만나 형성하는 결정립계의 특성을 분석하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 결정립계의 영향을 정확하게 포착하기 위해서는 기존의 기술적 한계를 뛰어넘어 마이크로미터 규모까지 확장된 거대한 계산 시편을 활용한 정밀한 전산 시뮬레이션이 반드시 수반되어야 합니다. 부산대학교와 칭화대학교 공동 연구팀은 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 슈퍼컴퓨터 '누리온'을 활용해 이 문제를 해결했습니다. 연구팀은 1,000억 개의 원자로 구성된 마이크로미터 규모의 시스템을 구축하고, 실제 박막 시료와 동일한 구조를 재현할 수 있는 고도화된 계산 코드를 개발했습니다. 이를 통해 중성자의 충돌 위치와 에너지를 확률적으로 예측하고, 여러 연쇄 반응을 동시에 시뮬레이션하는 가속 기법을 적용하여 거대 시스템 내의 결함 형성 과정을 성공적으로 포착해 냈습니다. 시뮬레이션 결과, 결정립계는 중성자 충돌로 인한 결함의 성장을 방해하고 이를 흡수하여 소재를 보호하는 역할을 한다는 사실이 밝혀졌습니다. 또한 결함 루프와 같은 미세 구조의 형성과 결정립계의 모양 변화를 원자 수준에서 관찰함으로써 소재의 내구성을 평가하는 새로운 틀을 마련했습니다. 이번 연구로 구축된 대규모 시뮬레이션 인프라는 핵융합 분야를 넘어 다양한 다중 스케일 동역학 연구에서 나노와 마이크로 영역을 잇는 가교 역할을 수행하며 소재 과학의 발전을 이끌 것으로 기대됩니다.

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• 공학·기술

거대 규모 전산모사 계산을 위한 분자동역학 병렬계산 코드 개발

핵융합 발전은 태양의 원리를 지구상에 구현하여 청정에너지를 얻으려는 시도입니다. 가벼운 원소인 중수소와 삼중수소를 고온의 플라즈마 상태에서 융합시켜 헬륨과 에너지를 생성하는 이 과정은 원자력 발전보다 안전하고 효율적이라고 평가받습니다. 하지만 핵심적인 난관 중 하나는 핵융합 과정에서 발생하는 중성자입니다. 전기적으로 중성인 중성자는 자기장에 의해 제어되지 않고 핵융합로 내부의 대면재와 직접 충돌하여 재료의 물성을 변화시킵니다. 연구자들은 이러한 재료 결함을 분석하기 위해 분자동역학 기법을 활용해 왔습니다. 하지만 기존의 기술은 계산 자원의 한계로 인해 수십 나노미터 이하의 아주 작은 규모만을 다룰 수 있었습니다. 실제 금속 재료는 미세한 결정 조각인 결정립과 그 경계인 결정립계로 이루어진 복잡한 다결정 구조를 띱니다. 특히 결정립계는 주변의 결함과 상호작용하며 재료의 전체적인 물성에 큰 영향을 미치는데, 이를 정확히 파악하기 위해서는 마이크로미터 규모의 거대한 전산 모델이 필수적입니다. 경희대학교와 연세대학교 공동 연구팀은 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 누리온 5호기를 활용해 이 한계를 극복했습니다. 연구팀은 100억 개 이상의 원자로 구성된 마이크로미터 크기의 시스템을 구현할 수 있는 새로운 전산모사 코드를 개발하는 데 성공했습니다. 이는 기존의 한계를 넘어 실제 실험 시편과 유사한 크기와 형태의 다결정 구조를 가상 공간에 구축한 것입니다. 약 80억 개의 원자로 이루어진 모델을 통해 중성자가 시편 내 어디에 충돌하고 에너지가 어떻게 전송되는지를 확률적으로 계산할 수 있게 되었습니다. 새로운 가속화 기법을 적용한 시뮬레이션 결과, 결정립계의 중요한 역할이 명확히 드러났습니다. 결정립계는 중성자 연쇄 충돌의 성장을 저해하는 방어벽 역할을 수행하며, 충돌로 인해 발생한 결함들을 흡수하는 성질을 보였습니다. 또한 충돌 과정에서 결정립계의 형상이 변하거나 결함 고리가 형성되는 등 미시적인 구조 변화도 상세히 관찰할 수 있었습니다. 이전 연구들이 이상적인 상황만을 가정한 정성적 분석에 그쳤다면, 이번 성과는 조사량과 손상 정도를 실제 실험 데이터와 일대일로 비교할 수 있는 정량적 분석의 길을 열었습니다. 이번 연구는 KSTAR 핵융합로의 대면재인 텅스텐 원자 구조를 해석하며 전자 현미경 수준의 실질적인 연구 성과를 거두었습니다. 구축된 거대 규모 전산모사 인프라는 원자 단위의 미시적 현상과 마이크로미터 단위의 거시적 물성을 잇는 중요한 교두보가 될 전망입니다. 엑사스케일 컴퓨팅 시대를 앞두고 선제적으로 확보된 이 기술은 핵융합 분야뿐만 아니라 다양한 멀티스케일 역학 분야로 확산될 수 있습니다. 나노와 마이크로 영역을 아우르는 정밀한 시뮬레이션 기술은 차세대 에너지 장치 개발과 신소재 설계 분야에서 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.

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Supercomputing Simulation on Vertical Axis Wind Turbine

오늘날 풍력 발전 분야에서는 흔히 볼 수 있는 수평축 풍력 터빈 대신 수직축 풍력 터빈이 새롭게 주목받고 있습니다. 수직축 풍력 터빈은 소음이 적고 유지보수가 편리하다는 실용적인 장점과 함께, 단위 면적당 전력 생산 효율이 우수하다는 특징을 지닙니다. 이는 제한된 토지를 효율적으로 활용해야 하는 풍력 발전 단지 조성에서 매우 중요한 이점이 됩니다. 하지만 터빈 간의 상호 작용인 후류 효과를 정확히 분석하는 것은 여전히 학계의 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 복잡한 난류 환경 속에서 풍력 터빈의 공기역학적 성능을 예측하기 위해 연구팀은 누리온 슈퍼컴퓨터를 활용했습니다. 실제 풍동 실험이나 현장 측정은 통제된 조건을 구현하기 어렵기에, 연구진은 대규모 CFD 시뮬레이션을 통해 물리적 한계를 극복하고자 했습니다. 높은 레이놀즈 수 조건에서의 시뮬레이션은 터빈 주변의 미세한 흐름까지 정밀하게 파악할 수 있게 해주었으며, 이는 미래의 고효율 풍력 발전 단지를 설계하는 데 필수적인 기초 데이터를 제공했습니다. 서울대학교 연구팀은 시뮬레이션을 통해 터빈 블레이드에서 발생하는 독특한 유동 구조를 식별했습니다. 특히 블레이드 끝단에서 발생하는 팁 와류와 앞전의 동적 실속 현상이 터빈의 성능에 결정적인 영향을 미친다는 점을 확인했습니다. 이러한 유동 구조들은 서로 상호 작용하며 블레이드의 불안정성을 유발하고 전체적인 발전 효율을 저하시키는 주요한 원인이 됩니다. 연구팀은 유동의 시각화를 통해 이러한 역학 관계를 규명함으로써 풍력 터빈의 구조적 완성도를 높였습니다. 풍력 발전 단지의 효율을 극대화하기 위해 연구팀은 터빈의 배치 방식에 주목했습니다. 비엇갈림(Aligned) 방식과 엇갈림(Staggered) 방식을 비교 분석한 결과, 후자가 유속 감소의 영향을 최소화하는 데 더욱 유리하다는 결론을 얻었습니다. 또한 인접한 터빈을 서로 반대 방향으로 회전시키면 후류의 부정적인 간섭을 줄이고 전체 발전량을 유의미하게 증가시킬 수 있음을 입증했습니다. 이는 실제 발전 단지 설계 시 발전 수익을 극대화할 수 있는 구체적인 가이드라인이 됩니다. 이번 연구는 대규모 CFD 시뮬레이션 코드를 성공적으로 구축하여 수직축 풍력 터빈의 복잡한 유동 메커니즘을 규명했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 슈퍼컴퓨터를 통한 정밀한 분석은 기존의 실험적 한계를 극복하고 풍력 발전 단지의 설계 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 통찰력을 제공했습니다. 이러한 성과는 학술적 가치를 넘어 에너지 산업 현장에서 풍력 발전의 경제성을 높이고, 지속 가능한 친환경 에너지 전환을 가속화하는 데 중요한 기술적 밑거름이 될 것으로 기대됩니다.

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슈퍼컴퓨터 활용 수직축 풍력발전기 시뮬레이션

현재 발전용으로 널리 사용되고 있는 수평축 풍력 발전기는 높은 발전량을 자랑하지만, 소음 발생과 유지보수의 어려움 등 여러 단점이 존재합니다. 반면 수직축 풍력 발전기는 소음이 낮고 유지관리가 수월할 뿐만 아니라, 최근 연구를 통해 면적당 높은 발전량을 보여 효율적인 토지 활용이 가능하다는 사실이 입증되며 새롭게 주목받고 있습니다. 다만 풍력 발전 단지에서는 앞쪽에 위치한 발전기가 만들어내는 공기의 흐름인 후류가 뒤쪽 발전기의 성능에 큰 영향을 미치게 됩니다. 따라서 이러한 발전기 간의 상호작용을 정확히 이해하고 예측하는 것이 효율적인 단지 조성을 위해 해결해야 할 핵심적인 과제입니다. 무질서하게 변화하는 난류 영역에서의 유동 구조를 파악하기 위해 연구팀은 누리온 슈퍼컴퓨터를 활용한 초거대 시뮬레이션을 수행했습니다. 실제 환경과 가장 유사한 난류를 구현하고자 153억 개 이상의 방대한 격자를 구성하고 1,500개의 노드를 동시에 투입하는 정밀한 계산 과정을 거쳤습니다. 이를 통해 실험실 규모에서는 재현하기 어려운 복잡한 유동 변화를 분석함으로써, 풍력 발전기 주변에서 발생하는 압력과 속도의 급격한 변화를 실제 상황과 가깝게 예측하고 분석할 수 있는 기술적 기반을 마련했습니다. 이러한 고성능 연산은 풍력 발전기의 효율을 극대화하고 단지 배치를 최적화하는 데 필수적인 자양분이 됩니다. 서울대학교 기계공학과 연구팀은 세 개의 날개를 가진 수직축 풍력 발전기를 대상으로 시뮬레이션을 진행하여 주변의 공기 흐름을 면밀히 조사했습니다. 연구팀은 람다 2 값을 활용하여 날개의 회전 시 앞부분과 양 끝단에서 주기적인 난류 구조가 형성되는 것을 시각적으로 확인하였습니다. 특히 날개 앞쪽의 동적 실속 와류인 리딩 엣지 와류와 날개 끝에서 발생하는 팁 와류의 거동을 분석함으로써, 날개에 주요한 영향을 미치는 유동 구조의 변화 양상을 파악했습니다. 이러한 정밀한 분석은 발전기의 회전 효율을 높이고 구조적 안정성을 확보하는 데 결정적인 데이터를 제공하며, 난류가 성능에 미치는 부정적인 요인을 제어하는 밑거름이 됩니다. 연구 결과에 따르면 날개 전반에 나타나는 리딩 엣지 와류는 날개 끝부분에서 발생하는 팁 와류에 의해 억제되는 특유의 상호작용을 보였습니다. 또한 발전기의 회전 방향과 유동 구조로 인해 후류의 흐름이 비대칭적으로 변하며 고르지 않은 유속 분포를 형성한다는 점이 밝혀졌습니다. 이러한 유동의 비대칭성은 뒤쪽 열에 배치된 발전기들의 성능에 직접적인 변수로 작용하게 됩니다. 결과적으로 단지 내 개별 발전기들의 회전 방향과 위치를 어떻게 조합하느냐가 전체 발전량을 결정짓는 매우 중요한 설계 요소가 됨을 시사하고 있으며, 이는 실제 발전 단지 조성 시 효율을 높이기 위한 전략적 배치에 활용될 수 있습니다. 단지 배치 효율을 비교한 실험에서는 인접한 발전기들을 서로 반대 방향으로 회전시켰을 때 발전 효율이 향상되었으며, 일렬 배치가 엇갈림 배치보다 더 유리하다는 결론을 도출했습니다. 이번 연구는 슈퍼컴퓨터를 통한 정밀 해석이 차세대 풍력 발전 시스템의 설계와 배치를 최적화하는 데 강력한 도구가 될 수 있음을 입증했습니다. 이는 향후 도시 환경에 적합한 다양한 형태의 수직축 풍력 발전기를 개발하고 상용화하는 데 있어 중요한 학술적 성과이자 산업적으로 응용 가능한 토대가 될 것으로 기대됩니다. 누리온을 활용한 이번 성과는 초거대 유동 해석 기술이 에너지 산업의 미래를 어떻게 바꿀 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다.

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슈퍼컴퓨터 활용 DNA 종이접기 구조체 시뮬레이션 연구

생명체의 설계도라 불리는 DNA는 아데닌, 티민, 시토신, 구아닌이라는 네 가지 염기의 상보 결합을 통해 정교한 이중 나선 구조를 형성합니다. 이러한 화학적 특이성을 이용해 DNA 가닥을 원하는 형태의 나노 구조물로 설계하고 자가 조립하는 기술을 'DNA 종이접기'라고 부릅니다. 이는 단순한 생물학적 정보를 저장하는 역할을 넘어, 세포 표적 치료나 바이오센서, 그리고 초미세 나노 로봇 제작을 가능하게 하는 혁신적인 나노 공학의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 연구진은 이 기술의 정밀도를 높이기 위해 수만 개의 염기로 이루어진 거대 시스템의 거동을 분석하며 나노 세계의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. DNA 종이접기 구조체는 전체 원자 수가 약 1,000만 개에 달하는 거대한 시스템으로, 그 역학적 성질을 규명하기 위해서는 고도의 계산 능력이 필수적입니다. 서울대학교 연구팀은 슈퍼컴퓨터 누리온의 10만 코어를 활용하여 이온 농도 변화에 따른 구조체의 정전기적 특성을 분자 수준에서 정량화하는 데 성공했습니다. 이는 세계 최대 규모의 시뮬레이션으로, 수천 개의 계산 노드가 연산을 나누어 처리함으로써 실제 실험으로는 확인하기 어려운 미세한 물리 화학적 상호작용을 명확히 규명해냈습니다. 이러한 데이터는 복잡한 DNA 구조체가 수용액 내에서 자발적으로 조립되는 과정을 이해하고 제어하는 중요한 학술적 지표가 됩니다. 이 기술이 가져올 미래의 가장 대표적인 변화는 정밀 의료 분야에서의 혁신입니다. DNA 구조체를 이용해 박스 형태의 나노 구조를 만들고 그 내부에 약물을 담아 인체에 주입하면, 특정 항원에만 반응하여 목표로 하는 장기에서만 구조체가 열리도록 설계할 수 있습니다. 이는 약물을 필요한 부위에만 정확히 전달하여 부작용을 최소화하고 치료 효능을 극대화하는 차세대 약물 전달 시스템의 핵심이 될 것입니다. 슈퍼컴퓨팅 시뮬레이션을 통해 확보한 기초 연구 데이터는 이러한 DNA 종이접기 기술의 실용화를 앞당기는 밑거름이 될 것이며, 분자 수준의 모델 구현을 통해 생명 공학의 한계를 극복하려는 시도는 계속되고 있습니다.

• 생명과학
• 융합
• 공학·기술

Simulation of DNA origami structures by supercomputing

DNA는 생명체의 설계도와 같으며, 네 가지 염기의 상보적 결합을 통해 정교한 이중 나선 구조를 형성합니다. 이러한 성질을 활용한 'DNA 오리가미' 기술은 원하는 모양의 나노 구조를 자유자재로 설계하고 자가 조립할 수 있게 해줍니다. 서울대학교 기계공학과 김도년 교수 연구팀은 약 15,000개의 염기로 이루어진 복잡한 DNA 오리가미 구조를 분석하기 위해 대규모 시뮬레이션을 수행했습니다. 이는 정밀한 염기 서열 설계를 통해 세포 표적 치료나 나노로봇 제작 등에 활용될 수 있는 기능성 소재를 만드는 핵심적인 토대가 됩니다. 거대한 DNA 나노 구조의 조립 과정을 이해하기 위해서는 분자 수준의 상호작용을 계산하는 방대한 연산 능력이 필요합니다. 연구팀은 국가 슈퍼컴퓨터 '누리안'을 활용하여 수천 개의 노드에서 분할 연산을 수행함으로써, 이전에는 불가능했던 세계 최대 규모의 시뮬레이션을 성공적으로 이끌어냈습니다. 10만 개의 코어를 3개월간 가동하여 얻은 데이터는 이온 농도 변화에 따른 구조적 안정성과 기계적 특성을 규명하는 데 기여했습니다. 이러한 물리화학적 특성 조사는 DNA 구조체가 실제 환경에서 어떻게 반응하고 결합하는지 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. DNA 오리가미 기술의 가장 유망한 응용 분야 중 하나는 지능형 약물 전달 시스템입니다. 상자 모양으로 설계된 DNA 구조체 내부에 약물을 안전하게 보관한 뒤 인체에 주입하면, 특정 표적 장기에서만 구조가 열리며 약물을 방출하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 이는 기존 방식보다 훨씬 정밀하고 부작용이 적은 치료를 가능하게 합니다. 슈퍼컴퓨팅 기술로 정교해진 DNA 나노 기술은 바이오센서와 차세대 나노 소자 개발을 가속화하며 미래 의료 및 공학 분야에서 혁신적인 변화를 일으킬 것으로 기대됩니다.

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세계 최초! 타코마 다리 붕괴 전 과정을 재현하다

1940년 미국 워싱턴주에 건설된 타코마 다리는 개통 당시 세계에서 세 번째로 긴 길이를 자랑하며 세상에서 가장 아름다운 다리로 불렸습니다. 하지만 이 다리는 개통한 지 불과 4개월 만에 예기치 못한 바람에 흔들리다 맥없이 무너지는 참극을 맞이했습니다. 당시 사고는 교량이 바람과 반응하며 발생하는 공탄성적 특성 때문에 일어난 대형 참사로 기록되었으나, 구체적인 붕괴 메커니즘은 오랫동안 명확히 밝혀지지 않았습니다. 정지 상태에서 시작된 미세한 떨림이 거대한 비틀림으로 번져가는 과정은 현대 유체역학에서도 여전히 연구 가치가 높은 중대한 사례로 손꼽히고 있습니다. 서울대학교 기계공학부 최해천 교수팀과 KISTI 연구진은 국가 슈퍼컴퓨터 누리온을 활용하여 타코마 다리 붕괴의 전 과정을 완벽하게 재현하는 연구를 수행했습니다. 연구진은 1940년 당시의 설계 형상을 그대로 복원하였으며, 실제 환경과 가장 유사한 풍속 및 기상 조건을 설정하여 다리의 진동 발생부터 붕괴까지의 물리적 현상을 분석했습니다. 특히 실제 현상을 정밀하게 모사하기 위해 130억 개 이상의 격자와 2,500개의 슈퍼컴퓨터 노드를 투입하는 대규모 계산을 진행했습니다. 이는 유체역학 교과서에 등장하는 역사적 사고를 첨단 기술로 증명했다는 점에서 큰 의의를 지닙니다. 다리 붕괴의 핵심 원인을 파악하기 위해서는 공기의 흐름인 난류와 와류에 대한 이해가 필수적입니다. 난류는 유체의 유동 속도가 빠를 때 나타나는 무질서하고 불규칙한 흐름을 의미하며, 물체의 관성과 점성 사이의 관계를 나타내는 레이놀즈 수에 의해 결정됩니다. 타코마 다리 사고 당시 레이놀즈 수는 약 300만에 달할 정도로 매우 높았는데, 이를 그대로 계산하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 따라서 연구팀은 실제 현상을 충분히 모사하면서도 실용적인 계산이 가능하도록 수치를 조정하고, 3차원 공간상의 격자 해석을 통해 와류가 구조물에 미치는 영향력을 면밀히 검토했습니다. 시뮬레이션 결과, 정지해 있던 다리는 바람과의 공탄성적 상호작용에 의해 사고 당일과 동일한 진동수와 파장을 가진 상하 진동을 시작했습니다. 이후 인위적인 외부 조건 없이도 상하 진동은 다리 전체를 뒤트는 강한 비틀림 진동으로 전이되었습니다. 유동으로 인해 발생한 압력 변화가 구조물에 비틀림을 만들고, 이 비틀림이 다시 압력 변화를 더욱 증폭시키는 피드백 구조가 확인되었습니다. 기존의 2차원 해석에서는 볼 수 없었던 3차원 방향의 입체적인 비틀림각 변화를 관찰함으로써, 공기 흐름에서 전달된 에너지가 어떻게 다리의 진폭을 치명적인 수준까지 키웠는지 구체적으로 밝혀냈습니다. 이번 연구는 세계 최초로 타코마 다리 전체의 붕괴 과정을 3차원 시뮬레이션으로 구현해 냈을 뿐만 아니라, 실제 규모의 진동을 정밀하게 재현했다는 점에서 세계 최고 수준의 성과로 평가받습니다. 슈퍼컴퓨터 누리온의 16만 개 코어를 활용한 이 방대한 데이터는 대형 교량의 풍진동 및 붕괴에 대한 학술적 이해를 한 단계 끌어올렸습니다. 이러한 분석 시스템은 향후 교량 붕괴 예측 시스템의 고도화는 물론, 풍력 발전기의 효율적인 설계나 항공기의 기체 안정성 확보 등 유체-구조 상호작용이 중요한 다양한 첨단 산업 분야에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

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제3차 국가초고성능컴퓨팅 육성 기본계획 공청회

초고성능 컴퓨팅은 국가 경쟁력을 결정짓는 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 정부는 2023년부터 2027년까지의 청사진을 담은 제3차 국가 초고성능 컴퓨팅 육성 기본계획을 수립하고, 대한민국을 초고성능 컴퓨팅 강국으로 도약시키기 위한 구체적인 전략을 발표했습니다. 이번 계획은 과거의 인프라 구축 중심에서 벗어나 기술 자립화와 산업 생태계 조성을 최우선 과제로 삼았으며, 이를 통해 급변하는 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 독자적인 역량을 확보하겠다는 강력한 의지를 담고 있습니다. 최근 인공지능(AI)과 빅데이터의 비약적인 발전으로 인해 연구의 패러다임이 이론과 실험을 넘어 데이터 중심의 가상 실험으로 급변하고 있습니다. 초거대 AI 모델 학습이나 방대한 유전체 분석 등 현대 과학의 난제들은 막대한 컴퓨팅 자원 없이는 해결이 불가능합니다. 따라서 초고성능 컴퓨팅은 단순한 계산 수단을 넘어 국가 연구개발 경쟁력을 높이고 디지털 전환을 가속화하는 전략 자산입니다. 이는 과학적 통찰을 제공하는 것은 물론 사회적 현안을 해결하는 핵심적인 엔진 역할을 수행합니다. 지난 5년간의 제2차 기본계획을 통해 우리나라는 세계 11위 수준의 국가 센터 슈퍼컴퓨터 5호기를 성공적으로 구축하고 안정적인 운영 환경을 마련했습니다. 매년 수천 명의 연구자가 이를 활용해 물리, 화학, 생명공학 등 기초과학 분야에서 세계적인 성과를 도출해왔으며, 기상 예측과 신소재 개발 등 실생활 밀접 분야에서도 큰 기여를 했습니다. 이러한 성과들은 앞으로 추진할 3차 계획의 든든한 토대가 되었으며, 이제는 추격자를 넘어 선도자로 나아가기 위한 더 높은 단계의 투자가 필요한 시점입니다. 이번 3차 계획의 핵심 목표 중 하나는 해외 의존도가 높은 초고성능 컴퓨팅 핵심 기술의 국산화입니다. 우리나라는 메모리와 스토리지 분야에서 세계 최고의 기술력을 보유하고 있음에도 불구하고, 프로세서와 네트워크 등 핵심 부품은 외산 의존도가 높습니다. 이에 정부는 독자적인 시스템 설계와 구축을 위한 중장기 로드맵을 수립하고, 기술 개발의 전 과정에 국내 기업을 참여시켜 지속 가능한 산업 생태계를 구축할 예정입니다. 이는 안보 측면의 기술 자립은 물론 국내 IT 서버 산업의 성장을 이끄는 계기가 될 것입니다. 초고성능 컴퓨팅의 활용 영역을 학계 위주에서 산업계와 공공 서비스 분야로 대폭 확장해야 합니다. 제조 기업이 실제 실험 대신 고도의 시뮬레이션을 통해 개발 기간을 단축하고 비용을 절감할 수 있도록 맞춤형 기술 지원을 강화합니다. 또한 기후 변화 대응, 재난 안전 관리, 의료 서비스 고도화 등 국민이 체감할 수 있는 분야의 소프트웨어 개발에 집중합니다. 특히 클라우드 기반 통합 서비스 플랫폼을 구축하여 중소기업과 연구자들이 장벽 없이 고성능 자원을 활용할 수 있는 환경을 조성함으로써 디지털 격차를 해소하고자 합니다. 인프라의 양적, 질적 확충을 위해 세계 최고 수준의 성능을 갖춘 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 차질 없이 추진합니다. 이와 동시에 특정 분야에 특화된 7개 전문 센터를 지정하여 분야별 맞춤형 서비스를 제공하고, 국가 센터와 전문 센터 간의 유기적인 파트너십을 통해 자원의 공동 활용 체계를 완성할 계획입니다. 대용량 데이터를 고속으로 전송할 수 있는 국가 과학기술 연구망의 성능 향상도 병행됩니다. 이를 통해 전국의 연구자들이 어디서나 최적의 컴퓨팅 환경에서 연구에 몰입할 수 있는 원스톱 지원 체계가 마련될 것입니다. 미래 초고성능 컴퓨팅 생태계의 지속 가능성을 담보할 전문 인력 양성에도 박차를 가합니다. 초고성능 컴퓨팅(HPC) 전문 대학원을 신설하여 고숙련 기술 개발 및 운영 인력을 집중적으로 육성하고, 산학 공동 프로젝트와 인턴십 프로그램을 통해 실무형 인재를 배출할 계획입니다. 또한 초·중등 단계부터 컴퓨팅 사고력을 키울 수 있는 체험 콘텐츠를 보급하여 미래 세대의 유입을 유도합니다. 과학 문화 활동을 통해 슈퍼컴퓨터의 중요성에 대한 대국민 인식을 개선함으로써, 인재가 끊임없이 유입되는 선순환 구조의 생태계를 구축하는 것이 이번 계획의 최종 목표입니다.

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바람을 연구하기 바람- 자연대류 유체역학 시뮬레이션

열전달 방식에는 전도, 대류, 복사가 있으며 그중 대류는 유체가 열을 머금고 흐르며 에너지를 전달하는 과정입니다. 특히 외부의 힘 없이 온도 변화에 따른 밀도 차이와 부력으로 발생하는 현상을 '자연대류'라고 부릅니다. 이러한 대류 현상은 도시 열섬 현상을 분석하거나 효율적인 열교환기를 설계하는 등 다양한 공학적 분야에서 매우 중요하게 다뤄집니다. 하지만 불규칙한 난류의 특성 때문에 이를 정확히 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 유체의 미세한 움직임과 거대한 흐름이 서로 복잡하게 얽혀 상호작용하기 때문입니다. 이러한 복잡한 현상을 규명하기 위해서는 고도로 정밀한 수치해석이 반드시 동반되어야 합니다. 연세대학교 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 거대 규모의 난류 자연대류 현상을 수치해석하는 연구를 진행하고 있습니다. 전산유체역학(CFD) 기술을 이용하면 가상 공간에서 유체의 속도와 압력을 계산할 수 있는데, 이는 물리 법칙인 나비에-스토크스 방정식을 수치해석하는 과정입니다. 특히 자연대류는 온도에 따라 변하는 유체의 물리적 특성을 모두 실시간으로 고려해야 하므로 일반적인 시뮬레이션보다 훨씬 까다로운 작업입니다. 연구팀은 KISTI 슈퍼컴퓨터를 기반으로 대규모 3차원 난류를 정밀하게 모사할 수 있는 수치해석 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 유동의 변화를 정확하게 예측하고 대규모 영역을 효율적으로 계산할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이번 연구를 통해 확보된 유동 정보는 향후 난류 모델링의 정확도를 높이고 수치해석 프로그램의 강건성을 강화하는 데 기여할 것입니다. 나아가 연구팀은 이러한 수치해석 기술을 도심 풍환경 관리를 위한 '디지털 트윈' 기술에 접목할 계획입니다. 가상 공간에 실제 도시를 똑같이 구현함으로써 바람의 흐름을 예측하고 오염 물질 저감을 위한 최적의 방안을 찾아낼 수 있습니다. 이처럼 방대한 정보를 처리하고 정밀한 모사를 수행하기 위해 슈퍼컴퓨터는 핵심적인 역할을 수행합니다. 첨단 기술의 융합은 우리가 실생활에서 체감하는 주거 환경의 질을 한 단계 높이는 중요한 밑거름이 될 것으로 전망됩니다.

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