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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이창훈 (연세대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 유체공학 부문 2021년도 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.8
수록면
1 - 1 (1page)

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최근 딥러닝과 같은 인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 학문 분야에 활발한 응용이 이루어지고 있다. 난류의 비선형성과 다중 스케일 특성으로 인해 도전적인 인공지능 적용 대상임에는 확실하여 예외 없이 다양한 인공지능 기술들이 난류의 예측이나 제어에 적용되고 있다. 전통적인 접근방법인 Navier-Stokes 방정식의 해석을 통한 시공간적 연속 해를 구하는 방법은 컴퓨터의 지속적인 발전에도 불구하고 정확한 해를 구하기 위한 컴퓨터 자원 요구량의 막대한 증가로 인해 적용에 있어서 제한적이다. 이에 반해 기계학습에 기반한 해석은 충분한 학습자료만 확보되면 시공간적으로 분리된 자료들 사이의 상관관계나 내재한 임의 변수들 간의 상관관계의 추출에 매우 효과적임이 보고되고 있다. 예를 들면, 난류경계층유동에서 벽면에서의 전단응력의 정보만에 의존하여 난류열전달 분포의 예측이 가능하며, 제한된 격자시스템에서의 유동장 정보만 사용하여 아격자에서의 난류의 특성을 예측하는 것도 가능^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10607394');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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