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딥러닝 기반 공공 및 과학기술 문제 해결사업

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딥러닝 기반 공공 및 과학기술 문제 해결사업은

딥러닝 기법을 활용하여 사회적 현안문제인 극지 융빙량과 해수면 상승 예측 문제와 중력파 데이터 분석 기법에 대한 수리과학 연구를 수행합니다.

최종 연구목표

딥러닝 기법을 활용하여 사회적 현안문제인 극지 융빙량과 해수면 상승 예측 문제와 중력파 데이터 분석 기법에 대한 수리과학 연구를 수행한다.

세부연구분야와 목표

  • 딥러닝 기반의 중력파 데이터 분석 연구
    - 신호/잡음 분류 및 잡음기각을 위한 중력파 검출기 데이터의 기계학습 분석 도구 개발
    - 딥러닝 생성모델 기반 중력파 파형 생성 및 잡음 신호 생성 기법 연구 딥러닝을 활용한 빙상동역학모델의 불확실성 정량화 연구
    - 빙상동역학 전산 모델(PISM, ISSM, ELMER-ICE) 구동, 검증, 비교 연구
    - 빙상모델 모수화 과정 연구
    - 빙상모델 불확실성 정량화 연구

연구개발내용

[딥러닝 기반의 중력파 데이터분석 연구]

  • 신호/잡음분류 및 잡음기각을 위한 중력파 검출기 데이터의 기계학습 분석 도구 개발
  • 딥러닝 생성모델 기반 중력파 파형 생성 및 잡음 신호 생성 기법 연구

[빙상동역학모델의 불확실성 정량화 연구]

  • 빙상동역학 모델 구동
    - 빙상동역학 모델들(PISM, ISSM, ELMER/ICE) 시연 및 구동
    - 로스 빙상(Ross ice-shelf) 등 기탐사된 지역 검증 시연
    - 모델 개선(해양효과, calving process 등)
  • 딥러닝 기반 빙상모델 모수화
    - 모수화 필요한 물리과정: calving, hydro-fracture, grounding line, Positive Degree Day, Surface Mass Balance, Basal friction
    - 각 모델별 모수화 방법 이해
    - 딥러닝 기반 모수화 방법 제안
  • 빙상모델 불확실성 정량화(UQ)
    - PISM/ISSM/Elmer-Ice 장단점을 수학적으로 비교하는 연구
camp - Center for Applications of Mathematical Principles

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컨텐츠담당자         최종수정일 2018-06-04
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