Development of a Heterogeneous Transfer Learning Framework for Reactive Flows: Knowledge Transfer across Different Chemical Kinetic Mechanisms
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066214
교육부
한국연구재단
국립부경대학교
박해람
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
응용연구
대학
부산광역시 남구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 반응성 유동 시스템에서 서로 다른 화학 반응 메커니즘 간 지식 전이가 가능한 이종 전이학습 방법론을 개발하고, 희소 데이터 조건에서도 활용 가능한 예측 모델링 방향을 제시하는 것임.
본 연구에서는 서로 다른 화학 반응 메커니즘을 갖는 연료 조건들에 대해 공통으로 활용 가능한 주요 화학종 집합을 구성하고, 이를 바탕으로 데이터가 부족한 조건에서의 모델 성능 변화를 분석하고자 함. 또한 정리된 데이터에 차원 축소 기법을 적용하여 핵심 정보를 유지한 저차원 표현을 구성하고, 서로 다른 조건 간 지식전이가 가능하도록 이종 전이학습 방법을 검토...
희소 데이터 조건에서도 활용 가능한 연소 예측 모델링 방향을 제시하고, 이종 전이학습 기반 반응성 유동 해석 연구의 확장 가능성과 후속 연구 기반을 마련하고자 함.