Mathematical Modeling and Optimal Control of Infectious Diseases based on Neural ODE
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112689
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
권희대
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,380만원
6,380만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
수학 > 응용수학 > 바이오수학
Neural Ordinary Differential Equation(Neural ODE)라는 최신 딥러닝 기법을 도입하여-주변 환경의 시간에 대한 변화와 불확실성을 충분히 반영하는 수학적 모델 구조와 매개변수를 추론하는 새로운 방법론을 연구한다.-수학적 모델과 제어 함수를 통합적으로 학습함으로써 변화에 신속하고 능동적으로 대응하는 최적제어 함수를 도출한다....
... Neural ODE는 ResNet을 시간의 연속성을 고려하여 미분방정식 형태로 확장한 모델이며, 이는 연속적인 dynamics를 표현하는데 매우 적합하다. 일반적으로 Neural ODE는 관측 데이터를 통해 상태변수(state) 간 관계를 암묵적으로 학습하는 방식이지만, 전염병 분야에서는 이미 SIR, SEIAR 등 수리 역학 모델이 체계적으로 정립되어 있다. 따라서 본 연구에서는 동역학 ...
... 다양한 활용 가치를 지닌다. 먼저 시간 의존적 변동성과 불확실성이 지배적인 실제 감염병 확산 데이터를 정량적으로 반영함으로써, 기존의 상수 매개변수 기반 모델이 포착하기 어려웠던 비정상적 전개 ... 고도화된 계산 방법론을 제공할 것으로 기대된다. 또한 Neural ODE 기반 기술은 의료 빅데이터 분석, 디지털 방역, 헬스케어 AI 솔루션 등 관련 산업에서 데이터 기반 의사결정 지원 기술의 ...