본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션 설정을 자동화하는 새로운 방법을 제시합니다. 28,716개의 자연어-OpenFOAM 설정 쌍으로 구성된 NL2FOAM 데이터셋을 사용하여 Qwen2.5-7B-Instruct 모델을 미세 조정함으로써, 자연어 설명을 실행 가능한 CFD 설정으로 직접 변환하는 시스템을 개발했습니다. 다중 에이전트 프레임워크를 통해 입력 검증, 설정 생성, 시뮬레이션 실행, 오류 수정 등의 과정을 자동화하고, 21개의 다양한 유동 케이스 벤치마크 평가에서 88.7%의 해결 정확도와 82.6%의 첫 시도 성공률을 달성했습니다. 이는 Qwen2.5-72B-Instruct, DeepSeek-R1, Llama3.3-70B-Instruct 등 더 큰 범용 모델보다 성능이 뛰어나며, 수정 반복 횟수도 적고 계산 효율성도 높습니다. 이 연구는 복잡한 엔지니어링 워크플로우에 LLM 어시스턴트를 적용하는 데 있어 도메인 특화된 적응의 중요성을 강조합니다.
