Data-Driven Inference of Statistical Physical Quantities and Dynamics in Stochastic Systems Using Deep Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · Post-Doc. 성장형 연구지원
2026년
2340050969
교육부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
배영경
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.06.01 ~ 2028.05.31
7,000만원
7,000만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
물리학 > 통계물리 > 통계역학
... 관측된 계의 궤적 데이터를 이용하여 엔트로피 생성과 같은 통계물리량을 정밀하게 측정할 수 있는 정보이론 기반의 이론적 틀을 개발하고, 동시에 외부 및 내재적 힘을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 ... 접근을 통해 기존의 사전 가정 기반 모델들의 한계를 극복하고, 능동물질과 같은 복잡한 비평형 시스템에서도 범용적으로 적용 가능한 물리량 추론 프레임워크를 제시하는 것이 본 연구의 핵심 목표...
본 연구의 최종 목표를 달성하기 위해 크게 세 가지 세부 목표를 설정하였다.1-정보이론 기반 이론적 틀 개발 현재 진행 중인 '확률적 물리계의 정보 이론적 해석' 연구에서는, 관측된 궤적으로부터 계에 작용하는 힘을 추론하는 과정이 송신이론(communication theory)에서 수신자가 받은 메시지를 통해 전달자의 본래 메시지를 복원하는 과정과 유사함을 ...
... 열역학의 이론적 발전이 이루어지면서 데이터 기반 통계물리량 추론의 필요성이 더욱 부각되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 데이터 기반 확률적 물리계 추론 기법을 개발하여, 비평형 시스템에서의 물리적 특성을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 이론적ㆍ실험적 방법론을 제시한다. 이러한 연구 성과는 세포의 이주 운동, 뇌 신호 및 심박수 데이터와 같은 생명현상을 분석하거나 새나 ...