Neural Operator Learning Surrogates for Exploring Marine Drivers of Extreme Coastal Water Levels
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국내연수
2026년
2340064293
교육부
한국연구재단
충남대학교
김혜지
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
지구과학(지구/대기/해양/천문) > 기상과학 > 해양기상
... 활용한 AI neural operator 기반의 해일 예측 시스템 개발- 태풍 및 저기압 시스템으로 인한 극한 기상 현상 등의 기후변화 증거를 규명하기 위한 연구 수행 - 인공지능 기반 예측 모델이 기존 수치모델과의 예측 성능, 연산 효율성 등의 검증을 통해서, 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능 기술이 해일 예측 분야에서 수치모델을 대체할 수 있는지 검토
... 연안 극한 해양 물리 환경의 변동성 조사 및 수치모델 기반 입력자료 생성(1) 해일에 영향을 미치는 한반도 극한 현상 분석- 한반도 연안의 폭풍해일의 변동성 조사 및 메커니즘 규명- 인공지능 대리모델에 적용가능한 대기 및 해양 물리 프로세스 파악(2) 인공지능 대리모델 개발에 사용될 수치모델 자료 및 물리 외부력 자료 확보- 기존 셋업된 3차원 연안 물리 모델을 기반으로 훈련 ...
◎ 해일 예측 결과 및 대비를 통한 피해 최소화 및 복구 비용 절감- 본 연구를 통해 개발되는 인공지능 기반 해일 예측 기술은 극한 해일 발생 이전에 위험 수준을 사전에 인지할 수 있도록 함으로써, 연안 침수 및 시설물 피해 최소화- 사전 예측 정보를 활용한 선제적 대응은 인명 피해 감소 및 항만·연안 인프라 및 어업 시설의 피해 저감을 통해 재난 복구에 소요되는 ...