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[CAE를 위한 서로게이트 #6] Physics-Informed Neural Networks (PINN)의 실제 적용과 구현 전략

CAE 분야에서 딥러닝의 확장은 점점 더 정교하고 현실적인 문제 해결로 이어지고 있습니다. 그중에서도 최근 각광받고 있는 기술이 바로 Physics-Informed Neural Networks(PINN) 입니다.PINN은 단순한 데이터 학습을 넘어서 물리 법칙을 직접 신경망 학습 과정에 반영함으로써, 특히 CAE(Computer-Aided Engineering) 분야와 매우 높은 시너지를 만들어내고 있습니다.PINN이란 무엇인가?PINN은 편미분방정식(PDE) 형태로 표현되는 물리 법칙을 신경망의 손실함수(Loss Function) 안에 직접 포함시키는 방식의 딥러닝 아키텍처입니다.이 방식은 기존 머신러닝이 요구하던 방대한 데이터 없이도, 물리 기반의 예측을 가능하게 합니다.예를 들어, 구조해석 문제에서..

동기부여는 단순한 격려 이상의 힘을 가집니다.리더의 말 한마디, 행동 하나가 팀의 에너지와 성과를 바꿉니다.하지만 ‘동기부여’는 잘못 이해되면 오히려 역효과를 낳기도 합니다.그렇다면 진짜로 팀원의 내면을 움직이는 동기부여는 어떻게 가능할까요?이번 글에서는 심리학 이론을 바탕으로 한 동기부여 전략 7가지를 소개하며, 리더로서 스스로를 점검하고 팀의 몰입도를 높일 수 있는 실용적 팁까지 함께 나눕니다.의미 있는 목표를 제시하라 – ‘왜’가 행동을 이끈다하버드대 심리학자 에드워드 데시(Edward Deci)의 "자기결정이론(Self-Determination Theory)"에 따르면, 인간은 ‘자율성’, ‘유능감’, ‘관계성’이라는 세 가지 기본 욕구가 충족될 때 내적 동기가 자라납니다.그 중에서도 ‘의미’는 ..