| 초록 |
□ 연구개요 개별 요소가 따르는 행동 규칙이나 운동방정식은 단순하지만, 이들의 상호작용을 통해 계 전체는 거시적으로 놀랍고 새로운 동역학적 특성을 보이는 경우가 많다. 본 연구에서는 상호작용하는 많은 구성요소로 이루어진 거시계의 동역학적인 거동을 통계물리학의 접근 방법을 적용하여 이해하고자 했다. 구체적으로는 박수 동기화의 거시동역학 연구, 교통 네트워크 데이터 분석, 환경적 요소를 적용한 유전 알고리즘 연구, 통계물리 복잡계에서 임계현상의 이해, 그리고 인공 신경망과 기계학습 연구를 주제로 연구를 진행했다. 연구 진행 중 얻어진 성과를 더 심화하는 방식으로 개별 연구 주제가 확장되어 연구가 진행되기도 했다. □ 연구 목표대비 연구결과 박수 동기화의 거시동역학 연구 현실에서 일어나는 박수 동기화의 특성을 고려한 수정된 구라모토 모델을 제안했으며, 사람 사이의 거리, 박수소리의 전파 속도가 동기화에 미치는 영향을 연구했다. 또한, 비대칭적인 상호작용을 도입한 구라모토 모델에서 보이는 상전이 특성을 연구했다. [Physica A (2021) 논문 출판], [Phys. Rev. E (2020) 논문 출판] 교통 네트워크 데이터 분석 도로망의 특성을 보다 잘 나타내는 기하학적 접근성 지표을 제시하고 도시의 공간특성에 따른 접근성 분포의 패턴을 연구했다. 다중해상도 커뮤니티 구조 분석 방법론을 제시하고, 이를 국제 무역망 데이터에 적용해 국제무역의 근간을 구성하는 근본적인 구성단위를 찾아내고 이들간의 위계적 연결관계 등을 분석하였다. [J. Korean Phy. Soc. (2021) 논문 출판], [Sci. Rep. (2023) 논문 출판] 환경적 요소를 적용한 유전 알고리즘 연구 실제 진화 과정에서 일어나는 다양한 양상과 개체간의 상호작용 등의 요소를 고려하여, 기존 알고리즘에 비해 특정한 영역에서 강점을 보이는 새로운 유전 알고리즘을 개발했다. 환경적 요소를 적용한 다른 연구도 진행하여, 두 종이 경쟁하는 생태계에서 외부환경요인이 주는 효과에 대해 연구를 진행했다. [Physica A (2022) 논문 출판][Phys. Rev. E(2021) 논문 출판], [J. Theor. Biol. (2023) 논문 출판] 통계물리 복잡계에서 임계현상의 이해 소셜미디어가 사람들의 의견 형성에 끼치는 영향을 알아보기 위한 새로운 모델을 제시하여 소셜미디어의 영향에 따라 사람들의 의견 수렴이 어떻게 변화하는지를 상전이의 관점에서 연구했다. 이와 더불어 사회에서 볼 수 있는 복잡계에 대한 다양한 연구를 진행했다. [Physica A (2022) 논문 출판] 외 7건 인공 신경망과 기계학습 연구 Spin system에서 spin간의 연결망을 추론하는 기계학습 알고리즘인 Erasure Machine을 대표적인 spin system인 이징 모형에 적용하고 온도에 따른 performance를 알아보았다. [J. Korean Phys. Soc. (2022) 논문 출판] □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 통계물리학과 복잡계 과학의 접근 방식을 이용하여 다양한 종류의 거시적 집단에서 발생하는 거시동역학의 양상을 연구했다. 기존의 동기화 모형을 발전시켜 보다 현실적인 상호작용이 존재할 때 집단의 동기화 양상을 보다 정확히 예측하고, 도시에서의 거시적 교통 네트워크에 대한 다방면에서의 수리적 모델링과 분석을 통해 생활권이나 주거, 업무 지구와 같은 도시의 하부 구조 및 사람들의 이동 양상을 설명할 수 있도록 하며, 기존의 유전 알고리즘을 발전시켜 실제 진화 과정에서 일어나는 폭넓은 동역학적 현상들을 반영하며, 인공 신경망과 기계학습의 기본적인 구성요소들에 대한 연구를 통해 현재 사용되는 기계학습 방법론의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 거시적 물리 시스템에서 일어나는 상전이와 같은 임계 현상에 대한 연구를 통하여 다방면의 거시 시스템 연구에 대한 이론적 기반을 정립할 수 있을 것으로 기대한다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
