CHAPTER 07 · 결과 보기

출력과 분석

thermo, dump, compute, fix ave/*, restart 그리고 OVITO/VMD 등 후처리 도구.

이 페이지에서 다룹니다

7.1 LAMMPS가 내보내는 다섯 갈래 결과

LAMMPS의 출력은 보통 다음 다섯 가지로 정리할 수 있습니다.

결과 명령 파일
열역학 수치 (화면/log) thermo, thermo_style log.lammps
좌표/속도 트라젝토리 dump *.lammpstrj, *.xyz, *.dcd
사용자 정의 계산값 compute + fix ave/* 별도 파일
재시작 파일 restart *.restart
그 외 진단 출력 print, fix print 임의 파일

각각을 살펴봅니다.

7.2 thermo — 화면과 log에 찍히는 열역학

thermo N 은 매 N 스텝마다 한 줄을 출력합니다. thermo_style 로 어떤 열을 표시할지 정합니다.

thermo          100
thermo_style    custom step temp pe ke etotal press density

기본 컬럼은 step temp epair emol etotal press 정도이며, 사용자 정의에는 다음 같은 컬럼들을 자유롭게 섞을 수 있습니다.

컬럼 의미
step 스텝 번호
temp 온도
pe, ke, etotal 포텐셜·운동·총 에너지
enthalpy enthalpy
press, vol, density 압력, 부피, 밀도
pxx pyy pzz 응력 텐서 대각
cpu, cpuremain 누적 CPU 시간, 남은 추정 시간
c_<computeID> compute 결과
v_<variableID> 변수 값

thermo 출력은 평형화 모니터링과 성능 점검의 출발점입니다.

7.3 dump — 좌표·속도 트라젝토리

dump            1 all custom 1000 traj.lammpstrj id type x y z
  • 1 — dump의 ID (취소할 때 undump 1)
  • all — 출력 대상 그룹
  • custom — dump style
  • 1000 — 매 1000 step
  • traj.lammpstrj — 파일명
  • id type x y z — 출력 컬럼

대표 dump style은 다음과 같습니다.

dump style 특징
atom LAMMPS 기본 텍스트, 가벼움
custom 컬럼을 자유롭게 선택. 가장 흔히 사용
xyz 단순 XYZ 포맷 (VMD 즉시 열림)
dcd CHARMM/NAMD 호환 바이너리
netcdf AMBER 호환 바이너리 (대용량 효율적)
image, movie 시뮬레이션 도중 png/avi 생성 (디버그용)

또한 dump_modify 로 추가 설정이 가능합니다.

dump_modify     1 sort id           # 원자 ID 순으로 정렬
dump_modify     1 element Cu C O H  # type → 원소 매핑 (OVITO에서 색깔 자동)

sort id 는 후처리 도구가 원자를 추적할 때 매우 중요합니다.

7.4 compute — 시뮬레이션 중 계산

LAMMPS는 시뮬레이션 도중에 다양한 양을 직접 계산할 수 있습니다.

compute         myT  all temp
compute         myKE all ke
compute         myPE all pe
compute         myRDF all rdf 100 1 1 1 2
compute         myMSD all msd

자주 쓰는 compute:

compute style 계산하는 양
temp, temp/com, temp/region 온도 (집단별·영역별)
pe, ke, pe/atom 에너지
pressure 압력
rdf 동경 분포 함수 g(r)
msd 평균 제곱 변위
coord/atom 원자별 배위수
cna/atom, centro/atom 결정 구조 분석
chunk/atom, density/atom 공간 영역별 평균
stress/atom 원자별 응력

compute의 결과는 그 자체로는 어디에도 저장되지 않습니다. thermo_style custom ... c_myT 또는 다음에 나오는 fix ave/time 으로 "꺼내야" 비로소 값을 볼 수 있습니다.

전체 예제로 보기

아래 g(r)·MSD는 예제 E2 — LJ 5단계 의 생성 단계에서 나온 출력입니다. 전체 입력과 실행 절차는 그 페이지에서 볼 수 있습니다.

실제 결과 ① — g(r) (동경 분포 함수)

위 chapter 6 에서 돌린 LJ NPT production 5000 step 에 다음 두 줄을 더해 RDF 를 함께 계산했습니다.

compute         rdf1 all rdf 100              # 100 bin 까지의 g(r)
fix             rdfavg all ave/time 10 100 1000 c_rdf1[*] file rdf.dat mode vector

결과 파일 rdf.dat 를 그림으로 그리면 LJ 액체의 전형적인 동경 분포 함수를 얻습니다 — 첫 피크가 r ≈ 1.09 σ 에서 g(r) ≈ 2.41, 두 번째 piek 가 ~ 2.1 σ 부근에 보이는 액체 특유의 진동 구조입니다.

LJ 액체의 동경 분포 함수 g(r) 과 누적 배위수 N(r)
그림 1. NPT (T = 1.0, P = 0.5, ρ ≈ 0.70) 평형에서 측정한 LJ 액체의 g(r) (파란). 첫 피크 r ≈ 1.09 σ 는 σ ≈ 0.94 (Lennard-Jones 의 σ ≈ 0.89 × rmin)와 근접하며, 두 번째 봉우리 ~ 2.1 σ 는 두 번째 배위 껍질입니다. 함께 그린 주황 점선은 누적 배위수 N(r) = 4π ρ ∫₀ʳ r'² g(r') dr' 로, 단순한 LJ 액체에서도 한 입자 주위의 가까운 배위수가 약 12–14 정도임을 보여 줍니다.

실제 결과 ② — MSD 와 자기확산계수

같은 production 단계에서 MSD 도 함께 계산했습니다.

compute         msd1 all msd
fix             msdavg all ave/time 1 1 100 c_msd1[1] c_msd1[2] c_msd1[3] c_msd1[4] file msd.dat

⟨Δr²(t)⟩ 가 시간에 대해 선형으로 증가하는 정상 확산(normal diffusion) 거동이 관찰되고, Einstein 관계 ⟨Δr²(t)⟩ = 6 D t 에서 직선 fit 의 기울기로 자기확산 계수 D 를 추정할 수 있습니다. 본 가이드의 5000-step 데이터에서 fit 결과는 D ≈ 0.117 (LJ 단위) 입니다.

LJ 액체의 평균 제곱 변위 (MSD) 와 선형 fit
그림 2. NPT (T = 1.0, P = 0.5, 2048 LJ 입자) 의 평균 제곱 변위. 녹색 굵은 선이 3차원 총 MSD, 옅은 보라/주황/빨강 선은 x/y/z 성분으로 거의 동일 — 등방 확산을 의미합니다. 검은 점선은 후반 75 % 구간의 선형 fit 이고, Einstein 관계로부터 D ≈ 0.117 (LJ 단위). dt = 0.005 τ 의 5000 step ≈ 25 τ 시간 동안 측정한 값입니다.
compute 결과는 fix ave/time 으로 꺼내라

위 두 예제는 모두 compute 가 정의하고 fix ave/time 이 실제 파일로 출력하는 패턴입니다. compute 자체는 한 스텝의 값만 유지하므로, 그것을 직접 thermo 컬럼(c_msd1[4])으로 꺼내거나 fix ave/time 으로 시간 평균을 파일에 쓰는 방식이 표준입니다. rdf 같은 vector 출력에는 mode vector 옵션을 잊지 마십시오.

7.5 fix ave/* — 시간 평균을 자동으로

fix             1 all ave/time 10 100 1000 c_myT c_myPE file thermo_ave.txt

위 한 줄의 의미는 "1000 스텝마다, 직전 100개 sample을 10 스텝 간격으로 모아 평균"입니다.

fix ave/atom 은 원자별 양을 시간 평균, fix ave/chunk 는 공간 chunk별 시간 평균을 만듭니다. RDF, 밀도 프로파일, 응력 분포 같은 대부분의 분석은 이 두 fix 위에 구현됩니다.

# 밀도 프로파일 (z축 슬라이스)
compute         cc all chunk/atom bin/1d z 0.0 1.0 units box
fix             dens all ave/chunk 10 100 1000 cc density/mass file dens.txt

7.6 restart — 중간 저장

restart         50000 sim.restart

50000 스텝마다 sim.restart.50000 같은 파일을 남깁니다. 다음에는

read_restart    sim.restart.50000

로 이어서 시작할 수 있습니다. 장시간 시뮬레이션은 항상 restart를 켜 두는 것이 안전합니다.

7.7 후처리 도구

LAMMPS는 트라젝토리만 충실히 남기고, 시각화·분석은 외부 도구에 맡기는 설계입니다. 자주 쓰이는 도구는 다음과 같습니다.

도구 강점
OVITO 결정 구조 분석, 결함 식별, 가벼운 GUI
VMD 분자 시각화의 표준. CHARMM/AMBER와 호환
Ovito Python / MDAnalysis / MDTraj Python에서 trajectory 분석
PyLammps Python 안에서 LAMMPS를 직접 호출
ParaView 대용량 mesh/필드 시각화

대부분의 도구는 dump custom ... id type x y z 또는 xyz/dcd 출력을 바로 읽을 수 있습니다.

7.8 분석을 위한 좋은 출력 습관

7.9 다음 단계

이제 시뮬레이션을 만들고, 돌리고, 결과를 뽑는 한 사이클이 모두 끝났습니다. 마지막 장에서는 처음 LAMMPS를 돌릴 때 가장 자주 마주치는 오류들과 운영·성능 팁을 모았습니다.