A High-Order DG-Based Differentiable Hybrid Framework for Inverse Problems: A Case Study on Wildfire Ignition Source Estimation
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115013
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교세종캠퍼스
강신후
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,487만원
4,487만원
기초연구
대학
세종특별자치시 세종특별자치시
수학 > 응용수학 > 인공지능수학/데이터사이언스수학
본 연구는 기후 변화와 맞물려 대형화되는 산불 피해 대응을 대표 응용 사례로 설정하되, 보다 근본적으로는 이류확산 시스템 및 압축성 나비에-스톡스 (Navier-Stokes) 시스템에서 발생하는 발화원·오염원·누출원의 위치와 강도를 제한된 관측 자료로부터 역추정할 수 있는 범용 미분가능 역추정 프레임워크의 수학적 기반을 정립하는 것을 목표로 한다. 이를 위...
본 연구는 2단계의 계층적 연구 계획으로 수행한다.◆ 1단계 (1차 연도): 이류확산 기반 2차원 미분가능 역추정 프레임워크 구축 ― 부력·열 효과를 배제한 단순 환경에서 수학적 기반 확립.◆ 2단계 (2차 연도): 2차원 x-z 압축성 나비에-스톡스 기반 발화 위치·열방출 강도 동시 역추정 ― 열-부력-연기 수송을 포함한 완전한 화재 플룸 역추정.핵심 도...
본 연구의 미분가능 역추정 프레임워크는 산불 발화원 추정을 대표 응용으로 개발되지만, 수학적 구조는 유동-수송 기반 역문제 전반에 적용 가능한 범용 원천 기술이다. 응용 분야는 지배방정식 계수와 관측 변수만 교체하여 확장되는 플랫폼 구조를 갖는다. 1차년도 산출물인 이류확산 역추정 프레임워크는 대기오염 배출원, 하천/지하수 수질오염원, 방사능 누출원, 실내...