본 세미나는 에어포일 주변의 유동장 예측을 대상으로, 물리 법칙을 신경망 학습에 반영하는 PINN 방법을 다룬다. 일반 DNN을 기준으로 Autograd PINN, Pre-differential PINN, Gradient-Supervised PINN의 구조와 손실함수 차이를 비교한다. 특히 신경망의 예측 미분과 CFD 데이터에서 사전 계산한 참조 미분을 직접 비교하는 Gradient-Supervised PINN을 중심으로, 미분 정규화와 물리 손실 가중치 탐색 방법 및 예측 성능을 분석한다.