1. 일시: 2023년 9월 21일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 [무료주차는 2시간 지원됩니다.]

4. 발표자: 권도현 교수(서울시립대학교)

5. 주요내용: Applications of Optimal Transport to Generative Models

Over the past few decades, optimal transport theory has gained increasing interest across multiple fields, including partial differential equations, probability, and machine learning. In this talk, we explore the diverse applications of optimal transport theory within various machine learning problems, with a specific focus on generative models. Our discussion begins by examining gradient flows in the space of probability measures equipped with the distance arising from the Monge-Kantorovich optimal transport problem. We then analyze a score-based generative model based on the Fokker-Planck equations that underlie both the forward and reverse processes of the model. Additional discussions about De Giorgi's minimizing ments and Wasserstein dictionary learning will be provided.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

1. 일시: 2023년 9월 7일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

3. 발표자: 홍영준 교수(카이스트)

4. 주요내용: Toward bridging a connection between machine learning and applied mathematics

This lecture explores the topics and areas that have guided my research in computational mathematics and deep learning in recent years. Numerical methods in computational science are essential for comprehending real-world phenomena, and deep neural networks have achieved state-of-the-art results in a range of fields. The rapid expansion and outstanding success of deep learning and scientific computing have led to their applications across multiple disciplines. In this lecture, I will focus on connecting machine learning with applied mathematics, specifically discussing topics such as adversarial examples, generative models, and scientific machine learning.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

1. 일시: 2023년 6월 15일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

3. 발표자: 김경수 교수(경희대학교)

4. 주요내용: Applications of Mathematical Modeling and Analysis in Chemistry and Medicine

Mathematical modeling and analysis techniques have contributed widely to solving various industrial problems. In this presentation, we introduce recent applications of these techniques, g on fundamental methods applied to topics in chemistry and medicine. Firstly, we propose a novel method to estimate the positions of various nanoparticles using three-dimensional fluorescence-free super-resolution microscopy images. Secondly, we provide a conversion formula to understand the relationship between the key parameters of different spinal cord contusion devices. Finally, we elucidate the efficiency of a new scaffold design with macro-pores and micro-channels for initial bone marrow absorption and uniform cell distribution.

*현장 강의로만 진행됩니다. ICIM홈페이지에서 참가신청을 해주세요

1. 일시: 2023년 5월 18일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

3. 발표자: 천정희 교수(서울대학교)

4. 주요내용: 동형암호와 Private AI

동형암호는 암호화된 상태에서 모든 계산을 지원하는 이상적인 암호로서 암호학계의 성배(holy grail)로 불리며 1978년 이후 오랫동안 미해결 문제로 알려져 있었다. 2009년 Gentry에 의해 처음 만들어진 후 많은 연구를 거쳐 상용화가 시작되었다. 본 강연에서는 동형암호의 개념과 알고리즘, 그리고 최근 동형암호의 구현결과를 소개하도록 한다. 또한 현재 상용화 과정에 있는 동형암호의 다양한 응용(동형기계학습, 동형통계 등)을 제시하고 향후 연구방향을 논의하도록 한다.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

1. 일시: 2023년 4월 13일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
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3. 발표자: 이창옥 교수(한국과학기술원)

4. 주요내용: Defect Inspection in Semiconductor Images Using Fast-MCD Method and Neural Network

Most defect inspection methods used in semiconductor manufacturing require design layout or golden die images. Unlike methods that require such additional information, this talk presents a method for automatic inspection of defects in semiconductor images with a single image. First, we devise a method to classify images into four types: flat, linear, patterned, and complex using a cosine similarity. For linear and patterned images, we obtain defect-free images that retain the structure. Then, we subtract defect-free image from input image to get a flat image. The Fast-MCD method then estimates the parameters of the inlier distribution of the flat image and uses them to detect defects. A segmentation neural network is used to detect defects in complex images.

** 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청 페이지에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2023년 3월 16일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

3. 발표자: 장봉수 교수(울산과학기술원)

4. 주요내용: Biodiversity with RPS game and A.I

Evolutionary games of cyclic competitions have been extensively studied to gain insights into one of the most fundamental phenomena in nature: biodiversity that seems to be excluded by the principle of natural selection. The Rock-Paper-Scissors (RPS) game of three species and its extensions [e.g., the Rock-Paper-Scissors-Lizard-Spock (RPSLS) game] are paradigmatic models in this field. In this presentation, we introduce the basic mathematical models and their effects on coexistence with intrinsic symmetry and nonuniform intraspecific competitions through stability analysis, Monte Carlo simulations, and continuous spatiotemporal dynamical evolution from partial differential equations. Moreover, we highlight several exciting investigations of biodiversity considering the heterogeneity of species' features and the structural clustering shapes. Focusing on the remarkably expansive computational costs of analyzing evolutionary dynamics as increasing species populations, we introduce AI models to investigate biodiversity in RPS games.

** 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청페이지에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2023년 2월 16일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

   • 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
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3. 발표자: 정은옥 교수(건국대학교)

4. 주요내용: Lessons from COVID-19 and Mathematical Modeling

Due to COVID-19, our society, culture, economy, public health and education have changed a lot. In the mathematics community, research has also been conducted to present a preemptive and scientific basis for the COVID-19 quarantine policy through communication with the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) rather than existing laboratory research. In this talk, we will present some mathematical modeling that supported the disease control policy decision of the KDCA during COVID-19 epidemics. Furthermore, let’s think together what mathematicians should do with COVID-19 and what the important lessons from COVID-19 are.

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1. 일시: 2023년 1월 19일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

- 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소

- 무료주차는 2시간 지원됩니다.

3. 발표자: 최수영 교수(아주대학교)

4. 주요내용: GPU-friendly enumeration for mathematical algorithm on simplicial complexes

In this talk, we discuss the use of parallel computing for mathematical problems. In particular, we provide a GPU-friendly algorithm for obtaining all weak pseudo-manifolds whose facets are all in an input set of facets satisfying given conditions.

We use this algorithm to completely list up toric colorable seed PL-spheres with a few vertices implying the complete characterization of PL-spheres of dimension n-1 with n+4 vertices having maximal Buchstaber numbers. This result is an essential intermediate step for the classification of non-singular complete toric varieties with Picard number 4.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청페이지에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2022년 12월 15일(목), 14:00-16:00
2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 /무료주차는 2시간 지원됩니다.
3. 발표자: 임용도 교수(성균관대학교)
4. 주제: Averages of manifold-valued data 
5. 초록: Positive definite matrices have become fundamental computational objects in many areas of engineering, computer science, physics, statistics, and applied mathematics. They appear in a diverse variety of settings: covariance matrices in statistics, elements of the search space in semidefinite programming, kernels in machine learning, density matrices in quantum information, data points in radar imaging, diffusion tensors in medical imaging, to cite only a few. A big problem regarding the Cartan-Hadamard-Riemannian (resp. Wasserstein) manifold of positive definite matrices is finding the best averaging of points in such a way that the resulting point is again positive definite and is invariant under the action of inversion and (resp. unitary) congruence transformations. In this talk, we introduce the Cartan and Wasserstein means of positive definite matrices and discuss several open problems.
6. 현장강의로만 진행됩니다.

1. 일시: 2022년 11월 17일(목), 14:00-16:00
2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
3. 발표자: 김진수 교수(포스텍)

4. 주요내용: Stability of stochastically modeled reaction networks Continuous-time Markov chains are widely used to model biochemical systems when the intrinsic noise of the system plays an important role in its dynamical behavior. The stability of the stochastic models holds when the time evolution of the associated probability distribution converges to a limiting distribution. People in more practical research fields frequently undervalue the significance of stability, despite it being one of the most crucial mathematical concepts to understand. In this talk, we begin with background of stochastic processes for biochemical reaction systems modeled with jump-by-jump Markov chains. Then we will go through a couple of novel computational and analytical methods for analyzing those Markov chains, and we'll look at how the Markov chain's stability were used to invent those methods. With interesting examples, we will further discuss the importance of studying convergence rate to the limiting distribution, i.e., the rate of stabilization, which is yet another important concept but overlooked in practical research.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청 페이지에 업데이트 하겠습니다.