1. 일시: 2023년 11월 9일(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: 김남국 교수 (서울아산병원)

5. 주요내용: Generative AI and its application in medical imaging

   대규모언어모델(Large-scale Language Model; LLM)을 통한 생성인공지능분야의 혁신이 학계, 언론, 대중의 관심을 끌고 있습니다. OpenAI가 일반인공지능(Artificial General Intelligence;AGI)를 내놓고, 이를 촉매로 많은 경쟁조직들이 그동안 연구해 놓았던 것을 경쟁적으로 공개하고 있습니다. 이는 2017년에 Google 연구진에 의해서 제안된 소위 트랜스포머1라는 기술에 기반하고 있습니다. 최근 chatGPT와 GPT4가 일반에게 충격을 주고 있지만, GPT 뿐 아니라 다양한 GPT, BERT, Chinchilla, Gopher, Bloom, MT-NLG, PaLM, LaMDA 모델 등이 공개되고 테스트할 수 있습니다. 소설을 쓰고, 데이터 처리, 시각화를 위한 컴퓨터 프로그램을 작성하고, 외국어를 번역하고, 미래를 추측할 수 있는 이러한 일반화된 대규모언어모델의 능력은 인류에게 처음으로 일반인공지능에 접근하고 있다는 생각을 들게 했습니다.2 특히, 대규모언어모델이 인간이 작성한 문장을 고도의 추상적 레벨에서 해석하고, 이를 잠재공간에 mapping 할수 있다는 뜻이 되기 때문에, 이에 따라서 다양한 의료응용이 가능할 것으로 사료됩니다. 대규모언어모델은 의료 진단, 치료 및 임상/의학연구의 효율성을 개선하여 의료 및 의료 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.3-8 하지만, 대규모언어모델은 언어로만 만들어서 환각이 강화되거나, 현실과 관계를 맺지 않아서 사실에 대한 개념이 없다는 점, 의학이 발전하기 때문에, 이를 맞추어 연속학습(continual learning)기반의 fine-tuning이 필요 등 다양한 한계도 가지고 있습니다. 최근에 이런 문제를 해결하기 위해서 시각이나 비디오를 같이 학습하는 대규모멀티모달모델(Large-scale Multimodal Model; LMM)이 나오고 있고, 괄목할만한 성장을 하고 있습니다. 반대로, 대규모언어모델을 이용한 프로그램은 전문가 수준은 아직 아니지만, 프로그램에 익숙하지 않은 임상 의사나 초급 개발자들에게는 협력 개발자나 좋은 tutor가 될수 있는 수준이라고 생각합니다. 이를 잘 활용하면, 기존처럼 도메인지식을 가장 잘 알고 있는 의사가 의료인공지능 연구 및 개발에 소외되고 단순 레이블러나, 평가자만 되는 상황에서 벋어나서, 의료인공지능 연구 개발의 주체가 될수 있을것으로 사료됩니다. 또한, 실제 임상 진료에서 LMM 등이 활발하게 적용될것이라 생각되고 사례를 살펴보겠습니다.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

1. 일시: 2023년 10월 20일(금), 10:30-12:30

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자:천성우 교수(고려대학교 세종캠퍼스)

4. 주요내용: A Human-like Neural Tactile Sensing and Perception System

The human finger is the most sensitive tactile sensor, and the engineering realization of human tactile perception mechanism is a key technology of the future virtual reality world in which the tactile sense is synchronized. Human skin can detect physical stimuli including pressure and vibration sensitively and selectively through different types of cutaneous mechanoreceptors. In biological sensory systems, tactile stimuli are converted to action potentials through somatosensory transduction and the resulting signals are transmitted via afferent nerves. While slow adaptive (SA) mechanoreceptors generate voltage spikes in different rates and patterns depending on the strength of the sustained stimulus such as static pressure, fast adaptive (FA) mechanoreceptors generate most voltage spikes at initial contact and final release of physical stimuli due to their vibration-sensitive characteristics. These signals are delivered separately, and then integrated for multi-level information on tactile perception in the brain. There have been attempts to mimic the complex human tactile perception systems and implement them engineeringly, however, constructing such systems with human-like capabilities remains challenging. In this talk, I will introduce a method for designing a tactile sensor that mimics the function of human tactile mechanoreceptors and discuss a core idea for mechanically or electrically stimulating the skin to deliver realistic tactile information to the central nervous system. Finally, I will suggest that authoring tactile signals for each object is essential for implementing tactile interfaces in electronic communication devices.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

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 8월 31일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 전종하 박사(하나금융융합기술원)

4. 주요내용: AI기반 신용평가 모형의 현재와 향후 연구 방향 (부제-ExACT: Explainable AI driven Credit Scoring Technology)

최근 국내외 많은 금융기관 및 핀테크 기업들이 개인 혹은 기업들의 신용과 리스크를 평가하기 위한 AI모형을 도입하였고 그로 인해 전통적인 통계 및 수리 모형과 비교하여 부도 및 파산에 대한 예측 성능 향상이라는 목표를 달성하였다. 예측 성능 향상으로 인해 고객(개인/기업)들의 연체율을 보다 정확하게 측정하고 관리할 수 있게 되었지만 그럼에도 불구하고 모형의 설명가능성, 강건성 및 모형이 개발되어 운영 및 재학습되는 CI/CD 단계까지 아직도 많은 연구가 필요한 시점이다. 이번 발표에서는 국내외의 AI기반 신용평가모형이 어디까지 도달해 있는지 살펴보고 현재 어떠한 연구들을 진행하고 있는지 더 나아가 앞으로 어떠한 연구들을 진행해야 하는지 다루도록 하겠다.

*현장 강의만 진행예정입니다.

1. 일시: 2023년 7월 10일(월), 10:30-12:30

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 강승현 박사(위대한 상상(요기요))

4. 주요내용: 운성관리 시스템 및 VRP에 대하여-물류 최적화에 대한 알고리즘 및 기대효과에 대한 전반적인 소개

TMS(Transportation Management System)이란 실제 상품의 이동과 관련된 최적화, 관제 및 지표 관리 등에 관한 모든 것을 관리하는 시스템 입니다. 운송관리 시스템에 가장 핵심이 되는 알고리즘은 VRP(Vehicle Routing Problem)로써 그 중에 가장 대표적인 외판원 문제(TSP) 부터가 다항시간내에 정답을 찾을 수 없다는 NP hard 문제로 유명합니다. 이런 운송 최적화 알고리즘은 택배 최적화, 새벽배송 최적화, 퀵커머스, 푸드 커머스 최적화 등 다양한 전반적인 물류 관련된 최적화에 핵심적인 알고리즘으로써 다양한 산업 분야에서 서로 다른 방법론을 가지고 상업화 하여 사용하고 있습니다. 현재의 컴퓨팅 파워로는 제한 시간 내에 정답을 구할 수가 없기 때문에 다양한 이론들과 다양한 경험적인 사실들 등을 통해 정답은 아니지만 정답에 가까운 near-optimal solution을 빠른 시간 내에 구하는 다양한 방법론들이 나와있고 이에 대한 간략한 소개를 하려고 합니다.

*현장 강의만 진행예정입니다.

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 6월 8일(목), 13:00-15:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 채민우 교수(포항공과대학교)

4. 주요내용: Statistical perspective of deep generative models

In the first part of this talk, we will provide a brief introduction to deep generative models, such as the variational autoencoder (VAE), generative adversarial networks (GAN), normalizing flows, and score-based methods, from a statistician's viewpoint. In the second part, we will focus on statistical theory for deep generative models, with an emphasis on VAE and GAN type estimators. Both VAE and GAN estimators achieve the minimax optimal rate in a classical nonparametric density estimation framework. Additionally, we will consider a structured distribution estimation where the target distribution is concentrated around a low-dimensional structure, allowing for singularity to the Lebesgue measure. The convergence rates of both estimators depend solely on the structure of the true distribution and the noise level. Moreover, GAN achieves a faster convergence rate than VAE. Finally, we will discuss the minimax optimal rate of the structured distribution estimation under consideration.

*현장 강의만 진행예정입니다.

1. 일시: 2023년 5월 25일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 윤기헌 교수(성신여자대학교)

4. 주요내용: Lefschetz fibrations and related topics

사교 4차원 다양체에 대한 연구가 활발해지면서 이러한 다양체가 갖고 있는 Lefschetz fibration 또는 Lefschetz pencil 구조에 대한 관심도 확대되었다. 특히 사교 4차원 다양체가 Bogomolov-Myaoka-Yau 부등식을 만족해야 하는지에 대한 질문은 아직까지 미해결 상태이다. 이번 발표에서는 사교 4차원 다양체와 Lefschetz fibration과의 관계를 살펴보고, Lefschetz fibration의 분류와 관련된 다양한 결과들을 소개한다. 그리고 최근에 관심을 끌고 있는 음이 아닌 부호수를 갖는 Lefschetz fibration의 건설과 관련된 논의를 진행한다.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

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.