DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 나경미 | ko |
dc.contributor.author | 이창훈 | ko |
dc.date.accessioned | 2023-11-20T05:00:28Z | - |
dc.date.available | 2023-11-20T05:00:28Z | - |
dc.date.created | 2023-11-20 | - |
dc.date.created | 2023-11-20 | - |
dc.date.issued | 2023-11-15 | - |
dc.identifier.citation | 한국항공우주학회 2023년도 추계학술대회 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/314837 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 물리기반 인공지능을 통한 확률적 시스템 모델링 방법을 제안한다. 확률적 시스템의 경우에는 시스템 동역학 뿐 아니라 노이즈 입력을 고려해야 한다. 시스템의 동역학과 노이즈 입력항을 신경망을 통해 데이터를 기반으로 근사적으로 구할 수 있다. 이 신경망의 파라미터를 추정하는 문제로 변환하여 최대우도를 고려하여 신경망 학습을 진행한다. 이 때 구하는 확률은 오일러 근사를 통해 구할 수 있다. 신경 상미분 방정식의 개념으로 신경망 적분 후 확률을 구하는 학습하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 간단한 선형 확률적 시스템과 비선형 확률적 시스템 두 가지 경우에 대하여 적용했을 때 시스템의 동역학 뿐 아니라 노이즈 입력함수 역시 근사할 수 있음을 확인하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국항공우주학회 | - |
dc.title | 물리기반 인공지능을 활용한 확률적 시스템 모델링 | - |
dc.title.alternative | Stochastic System Modeling Using Physics-Informed Deep Learning | - |
dc.type | Conference | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.citation.publicationname | 한국항공우주학회 2023년도 추계학술대회 | - |
dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
dc.identifier.conferencelocation | 홍천 비발디파크 | - |
dc.contributor.localauthor | 이창훈 | - |
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