오늘날 우리는 VUCA 시대에 살고 있다. 세상은 변동성(Volatility), 불확실성(Uncertainty), 복잡성(Complexity), 모호성(Ambiguity)이 심화되고 있으며, 전통적 경험이나 지식, 직관만으로 문제를 해결하기 어렵다. 산업 설계, 정책 결정, 전략 수립 등 모든 분야에서 현실과 가상을 연결해 빠르고 정확하게 판단할 수 있는 도구가 필요하다. 바로 시뮬레이션이 그 핵심 도구다.

많은 사람들이 CFD, 수치해석, CAE 경험만으로 자신을 시뮬레이션 전문가라고 생각하지만, 진정한 전문성은 단순 도구 활용을 넘어 문제 정의, 모델 설계, 변수와 시나리오 분석, 결과 해석과 의사결정 지원까지 통합적으로 수행할 수 있는 능력에 있다.

설계와 시뮬레이션의 연결: CAD/CAE/CAM

현대 설계 과정에서는 CAD/CAE/CAM이 시뮬레이션과 자연스럽게 연결된다. CAD(Comuputer Aided Design)로 제품이나 시스템을 설계하고, CAE(Computer Aided Engineering)로 구조, 열, 유체, 역학 특성을 해석하며, CAM(Computer Aided manufacturing)을 통해 제조 공정을 연결한다. 시뮬레이션은 이러한 설계-해석-제조 과정에서 오류를 사전에 발견하고 비용과 시간을 절감하는 역할을 한다.

시뮬레이션은 시간 표현 방식에 따라 크게 연속시간 모델과 이산사건 모델로 나뉜다. 연속시간 모델은 물리적 시스템, 제어 시스템, 유체 등 연속적 변화를 해석하고, 이산사건 모델은 생산 공정, 네트워크, 군사 작전 등 사건 중심 시스템을 처리한다. 복잡한 현실 시스템에서는 두 가지를 결합한 하이브리드 시뮬레이션이 활용된다.

MBSE와 성과 기반 평가

MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 시스템 설계와 의사결정을 모델 중심으로 수행하는 접근법이다. 시스템 구조, 동작, 요구사항, 인터페이스를 모델로 표현하고, 시뮬레이션을 통해 설계 검증과 성능 예측을 수행한다. 특히 MOE(Measure of Effectiveness)와 MOP(Measure of Performance)를 기반으로 시스템 목표 달성도와 성능을 평가하면, 단순 시뮬레이션 결과가 아니라 실제 설계와 정책 결정의 근거가 된다.

AI와 디지털트윈의 역할

AI 기반 시뮬레이션은 대부분 블랙박스 모델이지만, 입력 데이터를 조정해 변수 영향을 분석할 수 있다. 필요하면 일부 변수만 해석 가능한 하이브리드 모델을 설계해 블랙박스 한계를 극복할 수도 있다. 디지털트윈을 활용하면 실제 시스템과 실시간 연동하여 상태를 모니터링하고 운영을 최적화할 수 있으며, AI와 결합하면 미래 예측과 의사결정 지원까지 가능해진다.

올바른 시뮬레이션 활용

올바른 시뮬레이션 활용은 단순 결과 확인이 아니다. 목적과 문제 정의를 바탕으로 모델과 시나리오를 설계하고, CAD/CAE/CAM 기반 설계-해석-제조 과정을 통합하며, MBSE 관점에서 설계와 목표(MOE/MOP)를 검증하고, AI·디지털트윈·SBD/SBA(Simulation Based Design/Simulation Based Aquisition)를 적절히 활용하며, 결과를 실제 설계와 정책 결정에 반영하는 과정까지 포함된다.

결국 시뮬레이션은 VUCA 시대에 현실과 가상을 연결하여 비용과 위험을 줄이고, 전략적 의사결정을 지원하는 필수 도구다. 올바르게 활용할 때, 복잡한 현실 문제를 효율적이고 체계적으로 해결할 수 있다