본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션 구성을 자동화하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 CFD 시뮬레이션 구성에는 전문 지식이 필요하여 접근성이 낮았으나, 연구진은 28,716개의 자연어-OpenFOAM 구성 쌍으로 이루어진 NL2FOAM 데이터셋을 사용하여 Qwen2.5-7B-Instruct 모델을 미세 조정했습니다. 이를 통해 자연어 설명을 OpenFOAM 실행 가능한 설정으로 직접 변환하고, 다중 에이전트 프레임워크를 통해 입력 검증, 구성 생성, 시뮬레이션 실행, 오류 수정을 자동으로 수행합니다. 21개의 다양한 유동 케이스 벤치마크 평가 결과, 88.7%의 해 정확도와 82.6%의 첫 시도 성공률을 달성하여 Qwen2.5-72B-Instruct, DeepSeek-R1, Llama3.3-70B-Instruct 등 대형 일반 목적 모델보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 도메인 특화된 LLM 적용의 중요성을 강조하며, 코드와 미세 조정된 모델은 GitHub에 공개되었습니다.
