물리정보신경망 기반 수치해석을 활용한 물리학 수업사례 연구 = A Case Study on Physics Class Using Numerical Analysis Based on Physical Information Neural Network

국문 초록 (Abstract)

인공지능 기술의 최근 발전에 따라 각 분야의 학문적 특성에 맞게 특정 인공지능 알고리즘을 도입하는 시도가 크게 증가하였다. 물리 정보 신경망(PINN)은 물리 법칙과 도메인 전문 지식을 사전 정보로 활용하여 작은 데이터셋 에서도 잘 수행하는 AI 모델이다. 본 연구는 인공지능과 소프트웨어 기술을 물리학 수업에 도입하는 것을 목표로 했다. 이 연구의 목적은 기존의 탐구 기반 과학 수업 모델에 기반을 두고 소프트웨어와 AI 교육을 결합한 것의 효과성을 검증하는 것이었다. 특히, 고수준으로 설계된 PINN 모델 빌딩 프레임워크인 deepXDE를 사용하여 기본 물리 현상을 모델링하였고, 수업 활동에서 기존 수치 모델과 실제 실험 데이터를 비교하고 검증하는 과정을 포함하여 그 효과성을 검증하였다. 본 연구는 학생들에게 물리 현상에 대한 이해를 깊게 하고, 동시에 AI와 소프트웨어 기술을 활용하는 방법을 배울 기회를 제공함으로써 중요한 결과를 얻었다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구의 목적 1
• 2. 연구의 필요성 3
• II. 이론적 배경 5
• 1. 전통적인 수치해석 기법 5
• 2. 전통적인 머신러닝(딥러닝) 및 수치해석방법과 PINN 비교 7
• III. 연구방법 및 절차 16
• 1. 연구방법 16
• 2. 연구절차 19
• IV. 연구 결과 24
• 1. 데모자료 개발(물리시스템에서 PINN 모델 디자인 및 검증) 24
• 2. 물리정보신경망(PINN)기반 수치해석을 활용한 물리학 수업이 핵심역량 및 태도에 미치는 효과 34
• V. 결론 및 제언 41
• 참고문헌 42
• ABSTRACT 44