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딥러닝을 활용한 빙상동역학모델의 불확실성 정량화 연구

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딥러닝을 활용한 빙상동역학모델의 불확실성 정량화 연구 분야는

‘빙상 수치모델의 불확실성 분석’연구는 극지 빙상동역학 모델을 연구대상으로 하며, 빙상동역학 모델 기반 극지빙상의 해양 유입량 추정과 해수면 상승, 그리고 전지구적 기후변화 영향에 대한 예측력을 제고하는 것이 기본목표다. 이러한 목표를 달성하기 위해서 빙상동역학 모델개선 등 불확실성 저감 방안을 연구한다.

주요 연구 내용

  • 불확실성 정량화 기법을 기반으로 빙상동역학 모델 장단점을 수학적으로 비교검증
  • 딥러닝을 활용한 물리과정 모수화, 역문제 및 자료동화를 활용한 빙상거동의 초기화
  • 해양효과를 반영한 빙상분리 현상 계산 빙상모델 모듈 개발
  • 빙상용융과 해수면 상승의 상관관계 및 전지구 기후변화 영향
Ice Front Thwaites Catchment Basin (서남극 트와이츠 빙하의 바닥 미끄러짐 속도분포)
산업수학기반연구부 pin최연택
연락처 042-717-5724
camp - Center for Applications of Mathematical Principles

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컨텐츠담당자         최종수정일 2018-05-25
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