
Deep Learning in Geotechnical Engineering: A Critical Assessment of PINNs and Operator Learning
์ด ๋ ผ๋ฌธ์ ์ต๊ทผ ์ง๋ฐ๊ณตํ ๋ถ์ผ์ ๋์ ๋ ์ธ ๊ฐ์ง ๋ฅ๋ฌ๋ ํ๋ ์์ํฌโ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ ์ ๊ฒฝ๋ง(PINN), ๋ฅ ์ฐ์ฐ์ ๋คํธ์ํฌ(DeepONet), ๊ทธ๋ํ ๋คํธ์ํฌ ์๋ฎฌ๋ ์ดํฐ(GNS)โ๋ฅผ ์ ํต์ ์ธ ์์น ํด๋ฒ๊ณผ ์ง์ ๋น๊ตํจ์ผ๋ก์จ ์ค์ฉ์ฑ์ ํ๊ฐํ๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์คํ์ธ ํ๋ ์ ํ ๋ฌธ์ ๋ ๊ณ ์ฃผํ ๋์ ์๋ต์ ์ ํํ ํฌ์ฐฉํด์ผ ํ๋ ์ ํ์ ์ธ ํ ์คํธ๋ฒ ๋์ด๋ค. ์ฌ๊ธฐ์ PINN์ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฐฉ์ ์์ ์์ค ํจ์์ ์ง์ ์ฝ์ ํ๋ ๋ฐฉ์์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ , ๋ฏธ๋ถ ์ฐ์ฐ๊ณผ ์ต์ ํ ๊ณผ์ ์์ ๋ฐ์ํ๋ ์์น์ ๋ถ์์ ์ฑ์ผ๋ก ์ธํด ์ ํ์ฐจ๋ถ(FD) ๋๋น 90 000๋ฐฐ ๋๋ ค์ก๋ค. ์ค์ฐจ ์ธก๋ฉด์์







