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물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)2025.05.101. 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다. PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결하며, 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하...2025.05.10
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수치해석을 AI로 해보자 (파이썬 예제코드 포함)2025.01.191. 수치해석 수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 사용하여 근사적으로 해결하는 방법을 의미합니다. 이는 이론적으로는 해를 구할 수 있지만, 실제로는 계산이 어려운 문제들을 다루기 위해 발전된 분야입니다. 수치해석은 물리학, 공학, 금융 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 복잡한 방정식과 모델을 해결하는데 중요한 역할을 합니다. 2. AI와 수치해석의 차이점 AI는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 이루어냈습니다. 이러한 성과는 AI가 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 능력 덕분입니다. 그러...2025.01.19
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4차 산업혁명의 기술과 혁신2025.11.141. 4차 산업혁명의 정의 및 특징 4차 산업혁명은 2016년 세계경제포럼에서 처음 언급된 첨단기술 혁명의 시대입니다. 통신기술과 인공지능을 중심으로 초연결 사회를 가져왔으며, 기존 산업혁명과 달리 기계가 스스로 생산을 통제합니다. IoT와 인공지능 기반의 만물초지능 혁명으로 사람, 사물, 공간을 초연결, 초지능화하여 산업구조와 사회 시스템을 혁신했습니다. 2. 인공지능과 신경망 기술 인공지능은 컴퓨터를 이용하여 인간의 지능을 모델링하는 기술로, 왓슨, 로봇 저널리스트, 인공지능 심판 등에 응용됩니다. 신경망은 인간의 두뇌를 모방한...2025.11.14
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[연세대학교] 센서공학 - 프로젝트 보고서 (LSTM)2025.01.151. 인공 지능 인류는 오래전부터 인간처럼 생각하는 기계를 꿈꿔왔으며, 1956년 미국에서 인공 지능이라는 용어가 처음으로 등장했습니다. 최근 인공 지능이 보여준 여러 성과는 Neural network로 표현되는 Deep learning에 기인하며, 데이터로부터 유용한 정보를 자체적으로 추출할 수 있는 것이 특징입니다. 2. 센서 기술 바이올린, 기타 등 현악기의 현의 진동을 전기 신호로 바꿔주는 장치를 Pickup이라고 하며, Piezoelectric pickup과 Magnetic pickup으로 나눌 수 있습니다. 바이올린의 경...2025.01.15
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 인공신경망(ANN)을 이용한 가스분산 예측 PHAST 가스분산모델과 가스감지기, 인공신경망(ANN)을 통합하여 유해가스 분산을 실시간으로 추정하는 시스템을 개발했습니다. 신경망의 정확도에 영향을 미치는 주요 매개변수는 풍향과 풍속이며, 대기 안정성과 액체 누출의 배출속도가 그 뒤를 따릅니다. 3개 이상의 감지기가 작동하여 2차원의 지상 가스 분산을 예측합니다. 2. PHAST 시뮬레이션 설정 및 센서 배치 50톤의 단일 염소탱크를 대상으로 4,886개의 시나리오를 생성했습니다. 염소는 3℃ 0bar, 11℃ 20bar로 저장되...2025.11.18
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생명은 어떻게 정보가 되었는가2025.11.141. 정보로서의 생명 개념의 등장 냉전 시대의 사이버네틱스, 정보 이론, 컴퓨터 과학 등이 생명을 정보체계로 인식하게 만들었다. 1953년 DNA 이중나선 구조 발견 이후 생명을 ACGT 염기서열로 환원시킬 수 있다는 생각이 확산되었고, 2003년 인간유전체계획 완성으로 생명을 정보로 보는 관점이 일반화되었다. 이는 단순한 이해를 넘어 생명을 조작 가능한 대상으로 인식하게 했다. 2. 생명의 분자화와 신자유주의의 결합 1980년대 이후 신자유주의와 생명공학이 상호 공구성하면서 생명의 분자화가 심화되었다. 전 지구적 사유화 체제 속에...2025.11.14
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인간의 감각·지각과정과 인공지능의 비교분석2025.11.141. 인간의 감각 및 지각과정 인간의 감각 및 지각과정은 신체가 감각정보를 분석하고 근육에 운동정보를 보내며 정보를 조정하는 과정입니다. 이는 뉴런이라는 신경세포를 통해 처리되며, 신경계는 중추신경계와 말초신경계로 나뉩니다. 뉴런 간의 신호 전달은 시냅스를 통해 이루어지며, 활동전위를 통한 신호 전달이 일어납니다. 인간은 이러한 과정을 통해 생각하고 기억하며 감정을 느낄 수 있습니다. 2. 인간의 감각·지각과정의 장점 인간의 감각·지각과정의 장점은 첫째, 감정이 있어 배려와 이타주의적 행동이 가능합니다. 둘째, 창의력으로 문제에 대...2025.11.14
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머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
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광물자원 탐사와 머신러닝 기술의 융합2025.11.171. 광물자원 탐사 방법 광물자원 탐사는 직접적 방법과 간접적 방법으로 나뉜다. 직접적 탐사는 시추를 통해 지각 내부에 구멍을 뚫어 암석 표본을 얻는 방식이다. 간접적 탐사는 지진파 탐사, 중력 탐사, 자기 탐사, 전기 탐사 등이 있다. 지진파 탐사는 지하 암석의 성질에 따른 파동의 반사와 굴절을 이용하고, 중력 탐사는 암석과 광물의 밀도 차이를 측정한다. 자기 탐사는 지역의 자기장 변화를 측정하여 광상을 찾으며, 전기 탐사는 전자기파를 이용하여 광석의 위치를 파악한다. 2. 머신러닝 기술의 원리와 알고리즘 머신러닝은 데이터의 특성...2025.11.17
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인공지능 관련 레포트(A+자료)2025.01.171. 인공지능의 개념 및 분류 인공지능(Artificial intelligence)은 데이터를 통해 인간이 가진 학습, 분석, 추론 등 다양한 능력을 모방하고 구축하는 컴퓨터 과학 기술을 말한다. 인공지능은 능력 및 학습 방식, 응용 분야 등 여러 기준을 통해 분류되며, 좁은 인공지능(ANI), 일반 인공지능(AGI), 초지능(Superintelligence) 등으로 나뉜다. 2. 인공지능의 역사 인공지능의 역사는 1943년 뉴런의 개념 도입, 1959년 퍼셉트론 개발, 2010년 딥러닝 기술 발전 등으로 이어져 왔다. 인공지능이라...2025.01.17
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