본 논문은 직사각형 원통 주변 유동의 시공간 벽면 압력 예측을 위한 물리 기반 심층 신경망 모델인 DeepUFNet을 제시한다. DeepUFNet은 UNet 구조와 푸리에 신경망을 결합하고, 고주파 손실 제어를 통해 모델 성능을 향상시킨다. 2차원 직사각형 원통(측면 비율 1.5, 받음각 0도)에 대한 풍동 실험 데이터를 사용하여 모델을 학습 및 테스트하였으며, 시공간 벽면 압력 정보를 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다. 예측 결과는 실험 데이터와 통계 정보, 시간적 압력 변화, 파워 스펙트럼 밀도, 공간 분포, 시공간 상관관계 측면에서 모두 일치하는 것으로 나타났다. 특히, 물리적 고주파 손실 제어 계수 β를 포함함으로써 고차 주파수 변동과 벽면 압력 분산 예측 성능이 크게 향상되었으며, 희소 공간 정보 입력에 대한 외삽 능력도 만족스러운 수준임을 확인하였다.
