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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이복직 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010330 |
과제고유번호 | 1711167759 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 기계학습.인공신경망.상세반응기구.반응유동.전산유체역학.Machine Learning.Artificial Neural Network.Detailed Reaction Chemistry.Reactive Flow.Computational Fluid Dynamics. |
□ 연구개요
3차원 반응유동해석의 고효율 및 고신뢰도 구현을 위해 종래의 막대한 비용을 소요하는 상세반응기구 적분과정을 대체할 수 있는 기계학습에 의한 인공 신경망(ANN) 및 합성곱 신경망(CNN) 적용 기술을 개발하고 신경망 반응기구의 효율 및 신뢰도를 검증한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
1차년도: 표준 화염 기계학습을 통한 인공 신경망의 상세반응기구 대체 연구
- 인공 신경망 학습을 위한 데이터 생성, 정규화
- 인공 신경망 구조결정, 신경망 학습 및 검증
- 1차원 표준 화염 기계학습
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