고등과학원5 물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까?-후편 물리 기반 신경망에 관한 권석준 선생님의 글 1편에 이어 2편의 일러스트도 맡았다. 처음부터 고등과학원에서는 두 편에 대한 일러스트를 맡겼고, 나는 미처 글을 다 읽기도 전에 그러면 각각 인공 신경망(ANN)과 물리 기반 신경망(PINN)에 관한 일러스트를 그려서 대조되도록 하면 어떨까 하는 아이디어에 꽂혀 버렸다. 이게 참 양날의 검인데. 초반에 떠오른 기똥찬 아이디어가 예상에 맞게 적합한 것이라면 시간과 노력을 아낄 수 있는 럭키한 상황이지만, 만약 하고보니 적합하지 않았다면 뇌를 달래 처음부터 다시 시작하는 게 여간 힘든 게 아니다. 불행히도 이번 경우는 후자였다. 큭~. 어차피 두 그림이 동시에 놓이는 것도 아닌데 굳이 그러한 컨셉을 고집할 이유도 없었다. 마음을 가다듬고 다시 천천히 본문을 읽었.. 2024. 9. 29. 물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까?-전편 고등과학원 웹진 의 권석준 선생님의 글 "물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까?-전편"에 대한 일러스트. 물체의 운동이나 계의 변화를 예측하는 데 있어 인공 신경망(ANN)은 데이터 세트에서 패턴을 학습하고 해석하는 방식으로 작동하지만, 물리기반신경망(PINN)은 데이터와 함께 물리 법칙을 더한 것으로 두 모델의 장단점을 설명하는 글이다. 물리기반신경망의 장점 중 하나로 데이터가 부족해도 학습한 물리 법칙 덕분에 예측의 정확성이 높다는 내용을 이미지화 했다. 사각형은 데이터를 상징하는데, 무너져 내릴 필요는 없었지만 재미와 극적인 연출을 위해서 MSG를 좀 뿌렸다. ^^;;https://horizon.kias.re.kr/29873/ 물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까.. 2024. 9. 28. 탄소의 재발견: 탄소 나노 물질의 끝없는 다채로움 고등과학원 웹진 . 최형준 선생님의 "탄소의 재발견: 탄소 나노 물질의 끝없는 다채로움"를 위한 타이틀 일러스트. https://horizon.kias.re.kr/19177/ 탄소의 재발견: 탄소 나노 물질의 끝없는 다채로움 2018년 봄, 로스앤젤레스 2018년 3월 첫째 일요일, 여느 해와 마찬가지로 인천공항에서 미국행 비행기에 몸을 실었다. 응집물질물리 분야에서 세계 최대 학술행사인 3월 미팅March Meeting에 참석하는 horizon.kias.re.kr 2021. 11. 1. 기체의 재발견: 아주 차가운 양자 기체 고등과학원 웹진 . 신용일 선생님의 "기체의 재발견: 아주 차가운 양자 기체"를 위한 타이틀 일러스트. https://horizon.kias.re.kr/18713/ 기체의 재발견: 아주 차가운 양자 기체 우리는 빛과 물질을 통해 자연을 인식합니다. 인류가 자연과학을 발전시킨 역사는 물질을 발견하고, 새로운 물질 현상을 발견하고, 이를 이해하는 과정으로 압축하여 설명할 수 있을 겁니다. 그 horizon.kias.re.kr 2021. 9. 24. 이전 1 2 다음
