Ansys Perceive EM은 무선 통신 및 레이더 시스템을 위한 물리 기반 전자기 시뮬레이션 솔버입니다. 복잡한 환경에서 전자기파가 어떻게 전파, 반사, 산란, 차폐되는지를 계산해 실제 조건에 가까운 채널 및 레이더 데이터를 생성합니다.
특히 NVIDIA 가속 컴퓨팅을 활용해 기존 CPU 기반 접근 방식으로는 부담이 컸던 대규모 시뮬레이션을 빠르게 수행할 수 있습니다. 원문 기준으로 Perceive EM은 기존 x86 CPU 기반 솔버 대비 최대 100만 배 수준의 성능 향상을 목표로 하며, 이를 통해 설계 탐색, AI/ML 학습 데이터 생성, 시스템 수준 검증을 훨씬 짧은 주기로 반복할 수 있습니다.
실제 환경을 반영하는 RF 채널·레이더 시뮬레이션
무선 네트워크와 레이더 시스템의 성능은 이상적인 조건보다 실제 운용 환경에서 결정되는 경우가 많습니다. Perceive EM은 도심, 차량, 위성통신, 항공우주, 국방 플랫폼 등 다양한 환경에서 신호가 어떤 경로로 전달되고 어디에서 손실되며 어떤 간섭을 받는지 분석할 수 있도록 지원합니다.
주요 해석 기능은 다음과 같습니다.
- 고정밀 전자기 전파 모델링: 환경, 재료, 형상, 시나리오 조건을 반영해 실제에 가까운 전파 환경을 예측합니다.
- SBR 기반 전파 해석: 광선 발사 및 반사 기법과 물리 광학 기반 접근을 활용해 복잡한 구조물 사이의 산란과 반사를 계산합니다.
- MIMO 안테나 시스템 지원: 다중 입력 다중 출력 안테나의 다중 채널 특성을 분석해 안테나 배치, 빔포밍 전략, 커버리지 검토에 활용할 수 있습니다.
- 동적 시나리오 분석: 이동 사용자, 차량, 장애물, 환경 변화가 포함된 조건에서 시간에 따라 달라지는 신호 품질을 검토합니다.
- 세부 물리 요소 반영: 다중 경로, 위상 특성, 재료 특성, 표면 거칠기 등 신호 품질에 영향을 주는 요소를 종합적으로 고려합니다.
NVIDIA 가속 컴퓨팅으로 설계 반복을 빠르게
차세대 무선 및 레이더 시스템 개발에서 속도는 기술 경쟁력과 직결됩니다. 하나의 대규모 시뮬레이션을 수행하는 데 수 주 또는 수 개월이 걸린다면, 설계안 비교와 최적화는 제한될 수밖에 없습니다.
Perceive EM은 NVIDIA GPU 가속을 활용해 대규모 전자기 시뮬레이션의 계산 시간을 크게 줄입니다. 멀티 GPU 환경에서는 대규모 도시 모델이나 수많은 채널을 포함한 시나리오도 확장성 있게 다룰 수 있어, 연구 단계의 가설 검증부터 실제 시스템 설계 검토까지 폭넓게 활용할 수 있습니다.
이 성능은 AI/ML 기반 무선 기술 개발에서도 중요합니다. 고품질 합성 데이터를 빠르게 생성할 수 있으면 채널 추정, 빔 관리, 레이더 인식, 네트워크 최적화 모델을 더 다양한 조건에서 학습하고 검증할 수 있습니다.
API 중심 구조로 기존 워크플로에 통합
Perceive EM은 독립적인 시뮬레이션 도구로만 활용되는 것이 아니라, C++ 및 Python 기반의 경량 API를 통해 기존 워크플로와 연결할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 자체 자동화 환경, 사내 분석 도구, 디지털 트윈 플랫폼, AI 학습 파이프라인에 Perceive EM의 물리 기반 채널 및 레이더 시뮬레이션 기능을 통합할 수 있습니다.
이러한 API 접근 방식은 반복 작업 자동화, 대량 시나리오 생성, 파라미터 스윕, 타사 플랫폼 연계에 유리합니다. 결과적으로 사용자는 특정 도구 화면에 묶이지 않고 필요한 환경에서 Perceive EM의 해석 능력을 활용할 수 있습니다.
NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin과의 연계
Perceive EM의 대표적인 적용 사례는 NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin(AODT)과의 통합입니다. AODT는 5G 및 6G 연구개발을 위한 시스템 수준 디지털 트윈 플랫폼으로, 무선 액세스 네트워크(RAN)의 구성 요소와 AI 기반 알고리즘을 실제와 유사한 환경에서 검증할 수 있도록 지원합니다.
Perceive EM으로 생성한 채널 데이터를 AODT의 CUDA 가속 RAN 플랫폼, cuPHY 및 cuMAC 계층과 연계하면 새로운 AI/ML 기반 무선 알고리즘을 시스템 수준에서 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 고속 이동 사용자 환경에서 채널 노화(channel aging)를 예측하거나, 특정 지역의 합성 데이터를 기반으로 AI RAN 모델을 학습시키는 방식이 가능합니다.
- AI 기반 무선 네트워크 연구개발 가속: 실제 배포 전에 고급 5G/6G 구성 요소를 디지털 환경에서 검증합니다.
- 대규모 합성 데이터 생성: EM 데이터와 물리 계층 RAN 데이터를 함께 활용해 학습용 데이터셋을 구성합니다.
- 빠른 프로토타이핑: AI 기반 채널 추정, 빔포밍, 네트워크 최적화 알고리즘을 다양한 조건에서 반복 검토합니다.
- 시스템 수준 성능 평가: 단일 부품이나 링크를 넘어 네트워크 관점의 커버리지, 용량, 복원력을 분석합니다
API 중심 구조로 기존 워크플로에 통합
Perceive EM은 복잡한 전파 환경과 대규모 데이터가 중요한 산업에서 특히 유용합니다.
- 5G/6G 통신: 도심 커버리지, 기지국 배치, 빔포밍, MIMO 채널 분석
- 레이더 및 센싱: SAR, 자율주행 센서, 항공우주·국방 레이더 시나리오 검증
- 위성통신: 지상국, 이동 단말, 복잡 지형 환경에서의 링크 특성 분석
- 자동차 및 자율 시스템: 차량 주변 환경에서의 RF 신호 전파와 센서 성능 예측
- AI/ML 연구개발: 현실적인 합성 데이터 생성과 알고리즘 검증
마무리
Ansys Perceive EM은 차세대 무선 통신과 레이더 시스템 개발에 필요한 세 가지 요소, 즉 물리 기반 정확도, GPU 기반 계산 성능, 디지털 트윈 및 AI 워크플로 통합성을 함께 제공합니다.
복잡한 실제 환경을 반영한 시뮬레이션을 더 빠르게 반복하고, 그 결과를 AI/ML 모델 학습과 시스템 수준 검증에 연결할 수 있다는 점에서 Perceive EM은 6G, 첨단 레이더, 자율 시스템 개발을 위한 중요한 기반 기술이 될 수 있습니다. 무선 시스템의 복잡성이 계속 커지는 지금, Perceive EM은 설계자가 더 빠르게 검토하고 더 넓게 탐색하며 더 현실적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 새로운 시뮬레이션 접근 방식입니다.
문의 및 기술협력
- 대표 문의: 02-420-3203
- 홈페이지: 기술 문의하기
