| 연구목표 |
우리가 주변에서 흔히 발견할 수 있으나, 기존 과학의 패러다임인 환원론으로는 이해하기 어려웠던 복잡계를 통계물리학, 그 중에서도 최근 각광을 받고 있는 네트워크 과학과 데이터 과학을 통해 분석하여 복잡계가 지니고 있는 공통적인 구조적 동역학적 패턴과 특징을 파악, 복잡계를 올바르게 모델링하고, 더 나아가 밝혀진 복잡계의 구조와 동역학을 이용, 복잡계의 최소... |
| 연구내용 |
D.N.A. (Data, Network, AI)로 대표되는 통계물리의 방법론을 이용하여 물리, 생물, 전산, 인문/사회과학 및 예술에 걸친 다양한 복잡계에 대한 연구를 수행할 것입니다. 기존 중견과제의 분류체계에서 사용했던 4가지의 중분류와 중간점검 때 새로 추가된 1가지 중분류를 좀더 단순하게 3가지 (D.N.A.)로 재분류하여, 1. 데이터를 활용한 복... |
| 기대효과 |
서로 다른 분야의 융합에 의해 연구되는 대표적인 복합과학, 복잡계에 대한 연구는 21세기에 들어서면서 필수불가결한 연구주제로 각광을 받고 있다. 이미 선진국에서는 여러 센터 (미국의 Santa Fe 연구소 등) 및 선도그룹에 의해 활발히 진행되고 있으나 한국에서는 개별 연구자 수준에서 제한적으로만 이루어지고 있다. 이러한 단점을 보안하기위해 이번 중견과제 ... |
| 키워드 |
복잡계,네트워크과학,데이터과학,AI 머신러닝,비평형통계물리,학제간 융합연구 |