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Physics-Informed Neural Network

물리 법칙을 아는 AI가 예측하는
산업 현장의 미래

데이터만으로는 한계가 있습니다. 물리 법칙을 학습한 AI가 부식, 열화, 결함의 진행을 정밀하게 예측하여 산업 현장의 안전과 효율을 한 차원 높입니다.

기술 알아보기활용 사례
95%+
예측 정확도
1/10
필요 데이터량
실시간
추론 속도

THE PROBLEM

기존 AI 예측의 한계

순수 데이터 기반 딥러닝은 산업 현장에서 심각한 한계를 가집니다. 데이터가 충분하지 않거나 노이즈가 많은 환경에서는 물리적으로 불가능한 결과를 예측하기도 합니다.

부식, 열화, 피로 파괴 같은 산업 현상은 물리·화학 법칙의 지배를 받습니다. 이 법칙을 무시한 예측은 현장에서 신뢰받을 수 없습니다.

✕

순수 데이터 기반 AI

  • 대량의 라벨링 데이터 필요 (수천~수만 샘플)
  • 물리적으로 불가능한 예측 결과 발생
  • 학습 데이터 범위 밖에서 정확도 급락
  • 노이즈에 취약, 과적합 위험
✓

물리 기반 AI (PINN)

  • 소량 데이터로도 정밀 예측 가능
  • 물리 법칙에 부합하는 결과만 출력
  • 학습 범위 밖에서도 일반화 성능 유지
  • 물리적 사전 지식이 정규화 역할 수행

TECHNOLOGY EVOLUTION

물리 기반 딥러닝의 진화

PINN에서 Sharp-PINN까지 — 산업 AI의 정확도를 끌어올린 기술의 여정

Foundation

PINN

Physics-Informed Neural Network

모든 것의 시작. 신경망의 손실 함수에 편미분 방정식(PDE)을 제약 조건으로 추가합니다. 네트워크가 데이터에 피팅하면서 동시에 물리 법칙도 만족하도록 학습합니다.

핵심 아이디어: 물리 법칙 위반에 페널티를 부여

PINN Architecture

입력x, t, 경계조건측정 데이터신경망û = NN(x,t;θ)예측값û(x,t)∂û/∂t, ∇²ûL = L_data + λ · L_physics + L_boundary물리 법칙 위반 시 페널티 → 역전파로 신경망 업데이트

FNO — Fourier Neural Operator

입력 함수u(x)Fourier Layer (×4)FFT주파수 변환R(k)스펙트럼 필터IFFT역변환Local W(x)지역 변환+출력 함수v(x)주파수 공간에서 전역 패턴을 학습 → 메시 독립적 · 초고속 추론
Speed

FNO

Fourier Neural Operator

함수에서 함수로의 매핑을 학습합니다. 입력 조건이 달라져도 재학습 없이 새로운 해를 즉시 추론합니다. 푸리에 변환을 통해 주파수 공간에서 전역 패턴을 효율적으로 학습하며, 메시(격자)에 의존하지 않습니다.

✓
1,000배 이상 빠른 추론— 기존 수치해석 대비
✓
메시 독립적— 해상도 변경 시 재학습 불필요
✓
함수 → 함수 매핑— 새로운 입력에 즉시 일반화
Precision

APINN

Augmented Physics-Informed Neural Network

기본 PINN은 급격한 변화(sharp gradient)나 복잡한 경계 조건에서 정확도가 떨어집니다. APINN은 보조 변수(augmented variable)와 도메인 분할(domain decomposition)을 도입하여 급변 구간에서의 학습 안정성과 정확도를 획기적으로 개선합니다.

✓고차 미분 방정식의 분할 처리
✓도메인 분할로 국소 정밀도 향상
✓경계면 연속성 조건 자동 보장

APINN — Domain Decomposition

기본 PINN — 전체 도메인급변 구간에서 오차 발생개선Ω₁Ω₂Ω₃도메인 분할 + 경계 연속성Augmented Systemu'' + f(u) = 0u' = v, v' + f(u) = 0고차 미분을 1차 시스템으로 변환 → 학습 안정성 대폭 향상
코어닷투데이의 핵심 기술

Sharp-PINN

Sharp Physics-Informed Neural Network

PINN의 물리적 정합성, FNO의 속도, APINN의 정밀도를 하나로 결합. 산업 현장의 부식·열화 예측에 최적화된 코어닷투데이의 독자 기술입니다.

Sharp-PINN Architecture산업 데이터부식 깊이온도 · 습도재질 · 환경Physics EncoderPDE 제약 임베딩경계/초기 조건 인코딩∂C/∂t = D·∇²C - k·CDomain Decomp.APINN 기반 도메인 분할Ω₁Ω₂Ω₃Fourier OperatorFNO Core EngineFFT → Spectral Conv → IFFTSkip Connection + GeLUAdaptive Loss WeightingSharp GradientRefinement급변 구간 정밀 보정경계면 불연속 처리예측 결과부식 깊이 맵잔여 수명 예측위험도 등급 분류Physics Loss Feedback Loop물리 제약 + 도메인 분할고속 연산자 학습정밀 예측 + 보정
🧪

물리적 정합성

PDE 제약으로 물리 법칙에 부합하는 결과만 출력

⚡

실시간 추론

FNO 기반 연산자 학습으로 1,000배 빠른 예측

🎯

급변 구간 정밀도

도메인 분할 + Sharp Gradient 보정

📊

소량 데이터 학습

물리 사전 지식이 데이터 부족을 보완

모델 비교

특성PINNFNOAPINNSharp-PINN
물리 법칙 반영●△●●
추론 속도△●△●
급변 구간 정확도△○●●
소량 데이터 학습●△●●
일반화 성능○●○●
산업 현장 적용성○○○●
● 우수   ○ 보통   △ 제한적

USE CASES

산업 현장 적용 분야

Sharp-PINN이 만드는 더 안전하고 효율적인 산업 현장

🏗️

배관 부식 예측

에너지 · 플랜트

석유화학 플랜트, 발전소의 배관 부식 진행을 실시간으로 예측합니다. 부식 깊이 맵과 잔여 수명을 산출하여 최적의 교체 시점을 결정합니다.

95%+
예측 정확도
6개월 전
사전 감지
⚡

전력 설비 열화 진단

전력 · 에너지

변압기, 송전탑 등 전력 설비의 절연 열화를 물리 모델 기반으로 진단합니다. 열-전기-화학 복합 열화 메커니즘을 동시에 고려합니다.

4등급
열화 단계 분류
1/10
필요 데이터
🚢

해양 구조물 안전 관리

해양 · 조선

해수 환경에서의 강재 부식, 피로 균열 진행을 예측합니다. 파도, 조류, 염분 농도 등 환경 인자를 물리 모델에 통합합니다.

12종
환경 인자
실시간
추론 속도
🏭

제조 공정 품질 예측

제조 · 반도체

열처리, 도금, 용접 등 제조 공정에서의 품질 변동을 물리 시뮬레이션 기반으로 사전 예측합니다. 공정 파라미터 최적화를 지원합니다.

40%+
불량률 감소
1,000× 빠름
시뮬레이션

도입 프로세스

🔍
STEP 01

현장 진단

대상 설비 분석 및 물리 모델 선정

🧠
STEP 02

모델 구축

Sharp-PINN 모델 커스터마이징 및 학습

🎯
STEP 03

검증 · 보정

현장 데이터 기반 모델 검증 및 정밀도 보정

📡
STEP 04

배포 · 모니터링

실시간 예측 시스템 배포 및 지속 모니터링

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052-955-1415