PINN (Physics - Informed Neural Network)- 물리 법칙을 신경망에 직접 통합하여 복잡한 물리적 시스템을 모델링하고, 해석하며, 예측하는 딥러닝 기법 그 전에 PINN을 왜 사용해야 하는지 생각해보자. 딥러닝의 문제점은 크게 두가지로 꼽을 수 있다. 1. data-driven데이터로 학습을 시키기 때문에 과도하게 데이터에 의존한다.'데이터가 충분하다면, 예측 성능이 domain 지식이 부족해도 좋게 나온다.' 라는 말에는 항상 '데이터가 충분하다면'이라는 가정이 붙는다. 따라서, 데이터가 부족한 문제에서는 사용하기 어렵다. 2. blackbox아래와 같은 신경망을 사용한 딥러닝을 한다고 가정하자.예측 성능이 좋아도 왜 좋은지 아무도 알 수 없다.이것을 blackbox라고 한..
