특집
172개의 포스트
PINNacle 완전 해부 — Physics-Informed Neural Networks는 왜 기대만큼 쉽지 않았나
2019년엔 물리 법칙을 배운 신경망이 과학 시뮬레이션의 미래처럼 보였다. 2023년 PINNacle은 그 기대를 22개 PDE 위에서 냉정하게 시험했고, 2026년의 우리는 그 결과를 통해 PINN의 진짜 역할을 다시 정의하게 됐다.
당신의 스타트업은 이미 죽어 있을지 모른다: AI 시대 창업 플레이북의 재작성
Steve Blank의 2026년 글 'Your Startup Is Probably Dead On Arrival'을 출발점으로, 왜 기존 스타트업 공식이 AI 시대에 흔들리는지 역사와 사례, 논문, 실무 체크리스트로 풀어낸다. 고객개발, MVP, 제품시장적합성, 애자일, VC 조달, AI 에이전트, 결과 기반 가격 모델까지 연결해 2026년 창업자가 반드시 다시 물어야 할 질문을 정리한다.
바이브코딩 특집: 30분 만에 환자 데이터가 열린 이유
바이브코딩은 소프트웨어 개발의 장벽을 낮춘 혁명인가, 아니면 무지한 배포를 가속하는 위험한 유행인가. Tobias Brunner가 공개한 환자 관리 시스템 사고를 출발점으로, Copilot에서 Codex·Claude Code까지 이어진 AI 코딩의 역사, 최신 논문들이 말하는 장점과 위험, 그리고 실무자가 반드시 지켜야 할 안전 경계를 깊이 있게 정리한다.
PINN의 손실은 왜 서로 싸우는가 — gradient pathology에서 2026년의 해법까지
PINN은 왜 PDE를 손실에 넣고도 자주 학습이 무너질까? Lagaris와 Raissi의 약속에서 출발해 gradient pathology, learning rate annealing, architecture 개선, NTK 분석, domain decomposition, NewPINNs까지 2026년 현재의 해법 지형을 깊고 읽기 쉽게 정리한다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.
AI가 웹을 디자인하는 시대: GPT-5.4 프론트엔드 디자인 완전 해부
OpenAI가 GPT-5.4의 프론트엔드 디자인 역량을 공개했다. '프롬프트 한 줄로 아름다운 웹사이트를 만든다'는 말이 현실이 된 2026년, 웹 디자인 35년 역사의 맥락에서 이 기술이 왜 혁명적인지, 어떻게 활용하는지를 낱낱이 해부한다.
AI가 오픈소스 라이선스를 세탁한다? — chardet 사건으로 본 라이선스 론더링의 모든 것
2026년 3월, AI가 오픈소스 라이브러리를 5일 만에 재작성하고 라이선스를 바꿔버린 사건이 전 세계를 뒤흔들었다. 클린룸 구현의 역사부터 AI 시대의 저작권 위기까지, 개발자라면 반드시 알아야 할 이야기.
PINN vs Neural Operator vs KAN — 물리 시뮬레이션을 대체할 AI는 누구인가
편미분방정식(PDE)을 풀기 위한 세 가지 AI 패러다임 — 물리법칙을 손실함수에 넣는 PINN, 함수 공간 간의 매핑을 학습하는 Neural Operator, 해석 가능한 스플라인 엣지를 학습하는 KAN — 을 원리·벤치마크·한계·산업 적용까지 깊이 비교합니다.
콜모고로프-아르놀드 정리 완전 해부 — 130년 된 수학 난제가 AI의 미래를 바꾸고 있다
1900년 힐베르트가 던진 도전장, 19세 천재 아르놀드의 증명, 그리고 2024년 MIT에서 탄생한 KAN까지 — 130년에 걸친 수학 정리가 어떻게 AI 신경망의 새로운 패러다임이 되었는지, 역사·논문·사례로 깊이 파고듭니다.
지금 AI에서 가장 중요한 5가지 아이디어 — 2026년, 세상이 바뀌는 원리를 해부하다
AlphaGo Zero의 자기 대국부터 카르파시의 Autoresearch, 바이브 코딩의 탄생, 70만 명의 숨은 AI 훈련사까지 — 2026년 AI를 관통하는 5가지 핵심 아이디어를 역사·논문·사례로 깊이 파고듭니다. 왜 이 개념들이 중요한지, 그리고 이들이 서로 만나면 무슨 일이 벌어지는지.
PINN은 왜 시간 문제에서 자꾸 무너질까 — causal training으로 다시 읽는 학습 실패의 구조
시간 의존 PDE에서 PINN은 왜 자주 실패할까? 2022년 causal training 논문을 중심으로, 시간축 causality를 무시한 훈련이 만드는 병목과 그 처방, 그리고 2026년 현재 이 기술의 실제 자리를 쉽고 깊게 풀어본다.
바닷속 강관말뚝은 언제 위험해지는가 — PINN으로 읽는 해양 부식 수명 예측
해양 강관말뚝은 왜 녹고, 그 속도는 어떻게 예측할까? 염화물 확산, 부식 깊이, 잔존 두께, 구조 성능 저하를 하나의 흐름으로 묶은 2026년 논문을 중심으로, Physics-Informed Neural Network가 해양 인프라 유지보수에서 어떤 역할을 맡게 되는지 깊고 쉽게 풀어본다.