| 연구목표 |
다중 사회기반시설 시스템의 피해와 그 복원력을 평가하기 위하여 시스템 다이내믹스를 활용하며 중요 사회기반시설(Critical Infrastructures)사이의 불확실한 상호관계를 회귀신경망(Recurrent Neural Network, RNN)통해 보완함으로써, 사회 시스템과 관련한 정책을 제안할 수 있는 Deep learning System Dynami... |
| 연구내용 |
1. 상호의존적 다중 사회기반시설 시스템 다이내믹스 모델 개발 다중 사회기반시설 간 상호의존성 연구의 이론적 검토 및 중요 요소 도출 시스템 모델링 기법을 적용하여 사회기반시설들의 시스템 통합 및 인과 관계와 피드백 구조 도출 다중 사회기반시설 시스템의 인과지도 작성2. 회귀신경망을 적용한 Deep-SD 모델 개발 회귀신경망과 저장유량도 간의... |
| 기대효과 |
□ 학문적 측면 사회기반시설 시스템은 고도의 복잡성을 가지고 있으므로, 기존의 재난 복원력 평가방법은 상호의존성에 따른 피해확산효과를 정량화하는 데에 한계를 가지고 있음. SoS에 기반한 시스템 다이내믹스 모델을 활용하여 복잡도가 높은 사회기반시설 시스템을 정교하게 모델링하여, 해당 분야의 선도적인 연구 성과를 도출 최근 기술의 급격한 발전으로 ... |
| 키워드 |
사회기반시설,복원력,시스템 다이내믹스,회귀신경망,복합재난 관리,상호의존성 |