이희민 연구원이 국제학술지 Physics of Fluids에 게재한 논문 「Suppressing Acoustic Error Amplification in Phase-Field Lattice Boltzmann Methods with a High-Order Bulk Viscosity Damping Term」이 Editor’s Pick에 선정되었습니다.
본 연구에서는 phase-field lattice Boltzmann method에서 수치 계산 과정 중 발생할 수 있는 음향 오차의 증폭 문제를 완화하기 위해 고차 체적점성 감쇠항을 도입하였습니다. 이를 통해 다상 유동 해석에서 나타나는 비물리적 압력 변동과 음향학적 수치 불안정성을 효과적으로 억제하고, 계산의 안정성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법을 제시하였습니다.
해당 논문은 2026년 7월 Physics of Fluids에 게재되었습니다. 특히 학술적 중요성과 연구의 독창성을 인정받아 Editor’s Pick으로 선정되었다는 점에서 더욱 뜻깊은 성과입니다.
MFDL, AI 데이터 센터 구축 착수
MFDL은 전력 보강 공사를 시작으로 고성능 GPU 및 AI 데이터 인프라를 지속적으로 확보하여 AI 기반 연구 역량을 강화할 계획입니다.
MFDL은 AI 기반 연구 역량 강화를 위해 데이터 센터 구축을 본격적으로 착수하였습니다. 이번 데이터 센터 구축은 대규모 AI 연산 환경을 안정적으로 운영하기 위한 기반 인프라를 마련하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 전력 보강 공사가 7월 말 진행될 예정입니다. 향후 MFDL은 고성능 GPU 자원을 지속적으로 확보하고, AI 학습 및 연구에 활용 가능한 데이터 인프라를 단계적으로 확장해 나갈 계획입니다. 이를 통해 대규모 시뮬레이션, AI 모델 학습, 데이터 기반 해석 및 예측 연구를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 구축하고자 합니다.
이번 데이터 센터 구축은 MFDL의 AX 가속화 전략과도 연결되는 중요한 기반 작업입니다. MFDL은 AI agent 기반 연구실 운영 자동화와 더불어, GPU 및 AI 데이터 인프라 확장을 통해 연구 생산성과 기술 경쟁력을 지속적으로 높여갈 예정입니다.
MFDL 인턴 채용 공고
