네트워크 동적 시스템 식별을 위한 정보성 및 식별가능성 분석

본 논문은 동적 시스템 네트워크의 식별 문제를 두 핵심 개념, 즉 정보성(informativity)과 식별가능성(identifiability)으로 체계화하고, 이를 Gröbner 기저와 그래프 이론을 활용해 검증하는 새로운 방법론을 제시한다. 먼저 네트워크 모델을 P(q)w_k = Q(q)u_k, z_k = R(q)w_k + S(q)u_k 형태로 정의하고, P가 거의 모든 q에서 가역(invertible)임을 가정한다. 입력 u_k는 측정 가능한 부분 r_k와 잡음 e_k로 분할되며, 출력 z_k는 측정 가능한 y_k와 r_k로 구성된다. 이러한 구조 하에 폐루프 전이함수 G_c와 혁신 형태(innovation form) ŷ_k = G_c r_k + G_o ε_k를 도입한다. 예측기 W(q) = (I+G_o)^{-1}