잡다구리 너구리

문득 생각이 들 때마다 새로운 연구들이 있나 PINN에 관해서 찾아보고는 한다. 그러던 중 한 가지 사이트를 발견했는데, 개인이 사이트를 만들어서 본인이 지금까지 읽었던 논문이나 관련한 내용들을 포스팅을 하고 있었다. 글의 퀄리티도 높고, 일반 블로그 수준이 아니라 학부생 시절 나도 이런 식으로 기록을 해둘걸.. 하는 생각도 했다. 파생 PINN에 관한 글도 몇 개 있어 한 번 읽어보았는데, 몰랐던 부분을 알게 되어 해당 논문을 읽어보았다. 해당 논문에 대한 리뷰를 적어둔 사이트 링크는 글 하단에 첨부하였다. 새롭게 알게 된 부분은 PINN이 PDE의 계수에 따라 예측 성능의 영향성을 받는다는 부분이었다. 사실 해당 사항을 경험적으로는 알고 있었는데, PINN 뿐만 아니라 물리적 정보를 기반으로 하는 ..

비록 현재 하고 있는 일이 인공 지능과는 거리가 멀지만, 언젠가는 기회가 된다면 내가 하는 일에도 접목시켜보고 싶은 마음에 간간히 연구 동향을 살펴보고자 하는 편이다. 애초에 공부가 부족하기도 해서 공부하고자 하는 마음에.. 그러던 중 물리 기반 신경망이 전통적 수치 해석을 대체할 수 있을지에 대한 견해를 담은 성균관대 교수님의 글을 보게 되었다. 해당 부분은 한 때 나 또한 관심이 많아 여러 교수님들께도 여쭤보고, 운이 좋게도 해당 주제를 다룬 글이 작은 대회에서 상도 받은 기억이 있다. 요즘 현업이 바빠 다른 공부를 해서 블로그에 포스팅할 틈이 없어, 한 번 해당 주제에 대한 생각을 풀어보고자 한다. 일단 하단에 성균관대 권석준 교수님의 글을 첨부한다. PINN과 같은 물리 정보 기반 인공지능에 대한..

현재 인공지능이 화두가 되며, 기계공학과에서도 한창 기존의 산업에 이를 적용시키려는 연구가 진행 중이다. 그중 가장 뜨거운 주제는 Physics-Informed Neural Network, 일명 PINN이다. PINN에 관한 연구는 대한기계학회를 비롯한 기계 쪽의 학회에 가면 심심찮게 찾아볼 수 있다. 본문에서는 PINN이 왜 기계공학과에서 각광받게 되었는지와 PINN의 개념에 대해 간단하게 살펴보고자 한다. 기계공학뿐만 아니라 여러 분야에서도 쓰이겠지만, 어디까지나 내가 경험해 본 기계공학의 입장에서만 서술해 본다. PINN의 배경 충돌 분석, 유체의 흐름 등의 여러 공학적 문제를 모델링하고 해석할 때 Comsol, Abaqus와 같은 여러 해석 툴들이 사용된다. 이러한 해석 툴들은 다 편미분 방정식(..