물리 법칙 준수 머신러닝: 출력 투영 기법
데이터 기반 머신러닝 모델은 방대한 데이터셋을 요구하며, 예측 결과가 물리 법칙을 위반하는 경우가 많습니다. 기존의 물리적 사전 지식 통합 방식은 물리 법칙 위반에 페널티를 부여하거나, 특정 불변량을 만족하는 아키텍처를 설계하는 방식이었습니다. 그러나 페널티 방식은 미지의 입력에 대한 물리적 제약 준수를 보장하지 못하며, 불변량 기반 방법은 유연성과 일반성이 부족하다는 한계가 있습니다. 본 연구에서는 모델 출력을 물리 법칙으로 정의된 다양체(manifold)에 직접 투영함으로써 물리적 원칙 준수를 강제하는 머신러닝 방법을 제안합니…