Enabling Robust, Stable, and Safe Robotic Learning through Dissipative Neural Networks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113015
과학기술정보통신부
한국연구재단
성균관대학교산학협력단
롱안투안
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,311만원
6,311만원
기초연구
대학
경기도 수원시
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
... 문제에서 평가하는 것을 목표로 합니다. 특히 다음과 같은 내용을 포함합니다:◇ MLP, RNN, CNN 등의 기본 신경망 모델과 이들의 하이브리드 구조에 대한 소산성 조건을 개발합니다. 소산 시스템 모델링 결과를 검증하기 위해, 질량-댐퍼-스프링 시스템이나 마찰 시스템과 같은 예시를 사용합니다. 이러한 소산 신경망 시스템은 물리 기반 모델링 및 동적 시스템 제어 등 다양한 분야에 응용될 ...
...6.08.31) -신경망 모델이 소멸적이 되기 위한 조건 연구. FNN, RNN, CNN, ResNet과 같은 기본 신경망 모델을 연구할 예정입니다. -질량-스프링-댐퍼 시스템과 같은 알려진 소멸 시스템의 입력-출력 데이터를 기반으로 제안된 이론 검증.◇ 두 번째 해 (2026.09.01~2027.08.31) -질량, 강성 등의 물리적 속성을 가진 여러 ...
◇ 이 제안은 로봇 시스템의 모델링 및 제어부터 물리적 AI에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있는 새로운 종류의 소멸 신경망을 제시합니다. 이 연구 주제는 신경망 영역 내에서 새로운 탐구로, 이전에는 다루어지지 않았습니다. 우리는 이 프레임워크가 이론가와 실무자 모두에게 신경망에 대한 더 깊은 이해를 구축하는 데 유용하며, 응용 분야의 발전을 촉진할 ...