AI 기술은 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 도구에서 빠르게 융합되고 있다. 특히 차세대 통신과 전자파 분야에서 융합의 큰 가능성을 보이며 각계 전문가들이 방향성을 모색하고 전망을 내놓았다.

11일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 매트랩 엑스포 2024 코리아가 개최했다. 

이날 행사에는 국내 수많은 엔지니어와 개발자들이 한자리에 모여 매스웍스의 다양한 기술 컨퍼런스 세션에 참여했다. 특히 전자파 분야에서 AI 융합 비전의 흐름을 확인할 수 있는 세션들이 있었다.

시스템 설계에서 AI는 △무선통신 △시그널 프로세싱 △레이더 프로세싱 등 향후 전자파 관련 분야에서 두각을 나타낼 것으로 전망되고 있다.

■ “Wireless 챌린지, AI로 해결”
매스웍스 기조연설에서 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 매스웍스 인더스트리 디렉터는 “우리는 초연결 사회를 살고 있고 전세계 인구의 90%가 휴대폰을 가지고 있다”면서 “매트랩은 5G 개발과 배포에 활용함으로써 5G 발전에 기여하고 있다”고 강조했다.

그는 “매스웍스가 지속적으로 차세대 통신 기술과 AI에 투자할 계획이며 매스웍스 툴을 이용해 이러한 기술들을 모델링하고 시뮬레이션하고 테스트할 수 있도록 출시가 예정돼 있다”고 언급했다.

주요 트렌드로 AI가 5G 고급 표준에 추가가 될 것이며 많은 기업들이 AI용 매스웍스 툴을 통해 무선 통신 개발에서 잘 활용하고 있다고 전하며 △수신기에서 송신기로의 채널 상태 정보 압축 △MIMO 시스템에서 빔 페어의 검색 공간 축소 △위치 정확도 향상 등의 활용 사례가 있는 것으로 나타났다.

현재 무선통신의 챌린지는 △어려운 모델링 △계산의 복잡성 △효율적인 모뎀 매개변수 최적화 △비선형성 문제 등이 있다. 이에 AI의 적용은 무선에서의 어려운 모델링에 대한 적절한 해결책을 제시할 수 있으며, 비선형 함수 모델링 등이 가능할 것으로 전망되고 있다.

■ 생성형 AI 기반 전자파 분석
박학병 삼성전자 수석은 스페셜 트랙에서 ‘생성형 AI를 이용한 전자파 분석 : 어레이 안테나의 특성 평가 적용 예’를 주제로 발표를 진행했다.

니어 필드를 이용한 어레이 안테나의 특성 평가와 분석 사례를 공유하고, 생성형 AI를 활용해 매트랩으로 안테나 모델링과 시뮬레이션, 데이터 전처리 및 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning) 과정과 결과를 소개했다. 이를 통해 생성형 AI가 미래 전자파 설계 및 분석 분야에 미칠 영향을 전망했다.

박 수석은 “몇 년 전부터 AI 기술이 전자파 설계·분석에 접목되기 시작했으며 특히 딥 러닝은 제조·설계 쪽으로 사용이 늘어나고 있는 추세”라면서 “반면 여러 분야에서 쓰이는 생성형 AI는 아직까지 전자파 기술 분야에서 뚜렷하게 방향성이 잡혀 있지 않은 상태”라고 평가했다.

박 수석은 지난해부터 생성형 AI 및 LLM을 통해 전자파의 설계 및 측정의 자동화를 다양한 관점에서 시도·분석해보고 있으며 이에 대한 일부 결과를 이날 세션에서 발표한 것이다.

어레이 안테나 소자의 정상작동을 확인하기 위해 딥 러닝으로 니어필드 측정 이미지를 학습하고 이를 AI 모델링해 측정값의 통과 여부를 판단할 수 있다. 박 수석은 이를 사람이 직접 모델링하는 실험과 챗 GPT 및 클로드3를 활용한 생성형 AI 기반 모델링 실험을 진행해 비교했다.

모델링 실험 과정에는 측정 데이터 대신 매트랩 시뮬레이션 데이터를 활용해 자동화했으며, 이러한 학습 데이터를 기반으로 딥 러닝 모델링과 코드 생성, Grad-CAM을 이용한 설명 가능한 AI(XAI)의 구현 등을 수행했다고 박 수석은 전했다.

그 결과 박 수석은 생성형 AI 등장으로 필요기술에 대한 기반 지식의 허들이 낮아졌다고 평가하며, 과거에는 분야별 협력이 필요했던 것에서 이를 챗GPT 등 생성형 AI가 대체할 수 있을 것이란 관측을 내놓았다. 박 수석은 “AI 기술들이 점차 우리 주변으로 침투할 것이기에 이를 활용한 업무 능력과 방법에 대해 고민해야 될 시점”이라고 제언했다.

■ AI 비서, 전문가가 되다
엔비디아의 젠슨 황 CEO는 지난 컴퓨텍스에서 프로그래밍의 장벽은 낮아졌으며 모든 사람들이 컴퓨터에 말만 하면 코딩이 되고 프로그래머가 될 수 있다고 재차 거론했다. 생성형 AI는 점차 똑똑해지고 있고 이제는 전문가의 영역까지 침투하고 있는 것이다.

기업의 소프트웨어 스택은 코드를 생성하고, 테스트를 자동으로 수행하고 결함을 감지한다. 실측 데이터를 생성하지 않아도 시뮬레이션 데이터를 생성해 모델링 프로세스를 진행할 수도 있다. 

아룬 멀퍼 매스웍스 디렉터는 젠슨 황 CEO의 발언을 인용해 “소프트웨어는 자동화의 언어”라고 말했다. AI가 융합된 소프트웨어 스택은 이러한 자동화를 가속화시킨다.

매스웍스는 매트랩 AI Chat Playground라는 서비스를 2023년에 처음 론칭했다. 지속적인 기능 개선으로 현재는 초기 매트랩 코드 초안을 생성하고, 사용자들의 전문적인 질문에 답변할 수 있도록 매트랩 백서 및 예제 등의 데이터가 학습돼 있다. 또한 △딥 러닝 △통계 및 기계 학습 △최적화 △제어 시스템 및 신호 처리를 위한 툴 박스 등의 내용을 AI 플레이그라운드를 통해 지원 받을 수 있다.

AI 비서는 보다 전문 영역으로의 확장성을 가질뿐만 아니라 자연언어를 통한 소통과 생성으로 기반 지식이 부족한 이들에게도 장벽을 허물고 있다. 박학병 수석의 말처럼 고도화된 AI 기술로 인해 기반 지식의 허들이 낮아지는 경향성을 보이고 있어 이를 대비하는 미래 모색이 필요해 보인다.