목표 FOM 계산 부담을 줄입니다
대표 조건의 정밀해석을 활용해, 목표 운전영역을 반복 계산하는 부담을 줄입니다.
PF-POD / FEW-FOM ADAPTATION
소수의 목표 FOM으로, 변경된 설비의 3D 물리장 예측을 지정 운전영역으로 확장합니다.
PF-POD는 기존 Physics AI 또는 ROM의 예측 정보를 활용하는 Few-FOM 적응 기술입니다. 형상이나 설비 구성이 달라졌을 때, 기존 모델의 정보와 제한된 목표 정밀해석을 연결합니다.
대표 조건의 정밀해석을 활용해, 목표 운전영역을 반복 계산하는 부담을 줄입니다.
이미 구축한 Physics AI나 ROM을 변경 설비에 적응하기 위한 출발점으로 활용합니다.
적응 모델로 온도·압력·속도 등 목표 물리장의 공간분포를 빠르게 복원합니다.
01 / HOW IT WORKS
기준측 예측 정보와 제한된 목표 FOM을 연결해, 변경된 설비의 새로운 운전조건을 예측하는 모델을 구성합니다. FOM은 설비의 물리현상을 정밀하게 계산하는 전차수모델(Full-Order Model)입니다.
보유한 모델에 따라 두 가지 출발점을 활용할 수 있습니다.
기존 Physics AI 대리모델의 예측장을 활용합니다. AI 가중치를 고정한 채 소수의 목표 FOM으로 예측 정보를 보완합니다.
이미 학습한 AI 모델이 있고, 형상·부품·배치 변경으로 예측 정확도를 보완해야 하는 경우에 적용을 검토합니다.
기준 설비에서 구축한 ROM의 예측장을 활용합니다. 기준측 물리장과 목표측 FOM을 같은 운전조건 또는 물리적으로 대응되는 조건에서 연결합니다.
펌프, Wind box, 보일러처럼 ROM 구축 경험이 있는 설비에서, 형상이나 구성이 달라진 대상에 기존 정보를 재사용하는 방안을 검토할 수 있습니다.
두 설비의 격자나 공간점이 달라도, 대응 운전조건의 물리장 정보를 연결할 수 있습니다.
PF-POD는 대응 물리장으로 공동 표현을 구성합니다. 별도 기저와 계수 대응관계를 사용하는 SF-POD 방식도 적용할 수 있으며, 데이터와 문제 특성에 맞춰 표현 방식을 검토합니다.
02 / ROM EXPERIENCE → REFERENCE ROM
PACE에서 수행한 ROM 구축 사례입니다. 이러한 산업 경험은 Reference ROM으로 활용할 기준 모델과 예측 물리장을 구체적으로 보여줍니다. 기존 ROM을 보유한 유사 설비라면, 설비 변경 후 소수의 목표 FOM을 결합하는 적용 방안을 검토할 수 있습니다.
PACE / ROM 구축 사례
유량 변화에 따른 압력·속도 분포 예측

기존 ROM 구축 결과
5일 CFD → 1.6초 ROM
학습 10개 · 약 3,739만 격자
기존 펌프 ROM의 압력·속도장과 변경 펌프의 목표 FOM을 연결해, 유량별 분포 예측에 활용하는 방안을 검토합니다.
PACE / ROM 구축 사례
출력·열량·댐퍼 설정에 따른 공기 유동

기존 ROM 구축 결과
9시간 CFD → 2초 ROM
학습 150개 · 약 754만 격자
기존 공기 유동 ROM을 출발점으로, 변경 설비의 FOM을 결합해 출력·댐퍼 조건별 유동 분포를 예측하는 방안을 검토합니다.
PACE / ROM 구축 사례
버너 운전 패턴별 온도·연소 분포 예측

기존 ROM 구축 결과
0.89–2.83% NRMSE
17개 ROM 구축 · CFD 205개 · 8개 ROM의 온도 검증
기존 온도·연소장 ROM과 변경 설비의 FOM을 연결해, 새로운 운전 패턴의 온도 분포 예측에 활용하는 방안을 검토합니다.
PACE / ROM 구축 사례
Sandia 메탄 화염의 S-ROM / F-ROM 비교

기존 ROM 구축 결과
40분 CFD → 0.2초 S-ROM
학습 5개 · 센서 정보를 이용한 F-ROM 분포 보완
기준 ROM의 분포 예측과 센서 기반 보완 경험을 활용할 수 있습니다. 형상이 달라질 때에는 목표 FOM을 통한 적응과 센서 융합의 결합 조건을 별도로 검토합니다.
자료: 청정에너지전환 전략수립 워크숍 pp.19–23; NIA 최종보고서 본문 pp.133, 135–137. 계산시간은 각 사례의 보고값이며 공통 조건의 비교가 아닙니다. 보일러 NRMSE는 원문의 표본 평균 정규화 기준입니다. 0.2초는 S-ROM의 계산시간입니다.
위 수치와 그림은 기존 ROM 구축 결과입니다. 각 카드의 활용 예시는 PF-POD 적용을 검토할 방향이며, 해당 산업 설비에서 PF-POD 적응 검증을 완료했다는 의미는 아닙니다.
기준 ROM이 예측하는 물리장, 변경된 형상·구성, 목표 운전범위를 함께 살펴봅니다. 대응되는 조건에서 소수의 목표 FOM을 확보한 뒤 적응 모델을 구성하고, 독립 조건의 FOM으로 정확도를 검증합니다.
Reference ROM 기반 적응 검증 보기 ↗03 / APPLICATIONS & VALIDATION
2차원 유로, 3차원 배터리 냉각계, 가열로 사례에서 목표 FOM을 활용한 적응 결과를 검증했습니다. 아래 연구 사례는 앞의 산업 ROM 구축 경험과 구분하여 제시합니다.
A / AI PRIOR
기존 GNN 예측을 목표 FOM으로 보완한 사례입니다. 배플 추가로 유동 경로가 달라진 조건에서 직접 AI 예측과 PF-POD 결과를 비교했습니다.
AI / 01
가열체 앞에 배플을 추가해 유동 경로가 달라진 경우입니다. 기존 GNN의 예측장을 소수 FOM으로 보완합니다.
21.2% → 1.12%
평균 NRMSE · 직접 GNN → PF-POD
FOM 10개로 구축 · 독립 검증조건 23개

Paper1, 2026-09-22 · Table 4, Fig. 4
AI / 02
14개 셀 배터리 모듈에 배플이 추가된 형상입니다. 유동 경로 변경에 따른 온도장을 예측합니다.
22.8% → 2.66%
평균 NRMSE · 직접 GNN → PF-POD
FOM 10개로 구축 · 독립 검증조건 16개
선정된 평가 노드 기준

Paper1, 2026-09-22 · 3D results, Fig. 7
B / REFERENCE ROM
기준 ROM의 정보를 셀 배치나 배플·버너 구성이 달라진 설비에 연결한 연구 사례입니다. 기존 ROM이 변경 설비의 예측으로 이어지는 방식을 보여줍니다.
REFERENCE / 01
14·9·12·4개 셀 배치에 대해 기준 ROM과 목표 FOM을 결합해 온도 분포를 재구성합니다.
≈1.0%
NRMSE · FOM 10개
발표자료의 K=10 오차 곡선 기준 근사값
그림의 개별 예시 오차와 평가 조건이 다릅니다.

Few-FOM Adaptation, 2026-09-10 · p.21
REFERENCE / 02
기준 형상에 없던 배플과 B3 버너 활성 조건을 반영합니다. 연료·공기 조건 변화에 따른 온도장을 예측합니다.
≈0.9%
NRMSE · FOM 8개
B3 버너 비율 0.60 고정
발표자료의 K=8 오차 곡선 기준 근사값

Few-FOM Adaptation, 2026-09-10 · pp.22–24
연구 검증 결과이며 사례마다 형상·격자·검증조건과 오차 정의가 다릅니다. AI surrogate와 Reference ROM 수치는 서로의 우열을 나타내는 직접 비교가 아닙니다. PF-POD: Paired Field Proper Orthogonal Decomposition.
물리장을 공간점별 분포 데이터로 다룬다는 점에서, 변위·응력·변형률과 같은 구조해석 결과로의 확장 가능성도 검토할 수 있습니다. 구조해석 분야의 적용 조건과 정확도는 별도 검증이 필요합니다.
APPLICATION REVIEW
기존 모델과 목표 설비의 변경 내용을 함께 검토하면, 필요한 목표 FOM과 검증 범위를 구체화할 수 있습니다.
Physics AI 또는 ROM의 예측 물리장, 학습·구축 범위와 기존 정확도
형상, 부품, 배열, 내부 유로 또는 작동상태의 변경 내용
예측할 운전변수의 범위, 확보 가능한 목표 FOM과 독립 검증조건
적용 가능성과 필요한 목표 FOM 수는 기존 모델의 품질, 운전변수 범위, 물리장 변화 특성에 따라 달라집니다. 기준 모델과 목표 조건을 바탕으로 적절한 검증 계획을 세웁니다.
SOFTWARE IN DEVELOPMENT
축적한 기술을 설계자와 현장 운전자를 위한 두 소프트웨어 모듈로 개발하고 있습니다.
NEXROM은 PACE Inc.에서 활동한 구성원들이 설립한 회사입니다. 에너지 설비와 제조 플랜트 등의 ROM 구축 경험을 바탕으로, 변화에 적응하는 모델과 설계자·현장 운전자를 위한 소프트웨어를 개발하고 있습니다.
OFFLINE / 설계자
해석 데이터로 ROM을 구축하고 신뢰성을 평가합니다.

ONLINE / 현장 운전자
구축한 ROM을 운영 데이터와 연결해 디지털 트윈으로 활용합니다.

기능 구성: 회사소개자료 2024 2Q pp.7·9. 화면과 도표는 기존 PACE 자료의 예시입니다.
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