1. 일시: 2022년 10월 20일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

• 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소

  3. 발표자: 신진우 교수(KAIST)

  4. 주요내용: Contrastive Representation Learning with Rényi Divergence

  Contrastive representation learning seeks to acquire useful representations by estimating the shared information between multiple views of data. Here, the choice of data augmentation is sensitive to the quality of learned representations: as harder the data augmentations are applied, the views share more task-relevant information, but also task-irrelevant one that can hinder the generalization capability of representation. Motivated by this, we present a new robust contrastive learning scheme, coined RényiCL, which can effectively manage harder augmentations by utilizing Rényi divergence. Our method is built upon the variational lower bound of Rényi divergence, but a naïve usage of a variational method is impractical due to the large variance. To tackle this challenge, we propose a novel contrastive objective that conducts variational estimation of a skew Rényi divergence and provide a theoretical guarantee on how variational estimation of skew divergence leads to stable training. We show that Rényi contrastive learning objectives perform innate hard negative sampling and easy positive sampling simultaneously so that it can selectively learn useful features and ignore nuisance features. Through experiments on ImageNet, we show that Rényi contrastive learning with stronger augmentations outperforms other self-supervised methods without extra regularization or computational overhead. This is a joint work with Kyungmin Lee (KAIST).

1. 일시: 2022년 9월 15일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 김재경 교수(KAIST)

4. 주요내용: 수면 질환 디지털 진단 및 치료를 위한 수리 모델

이 강연에서 수면 장애를 진단하고 치료하기 위해 수학자와 의학자가 협력한 연구에 대해서 소개하겠습니다. 한국 성인의 60%는 수면 질환을 가지고 있다고 알려져 있지만 실제로 병원에서 진달을 받는 사람은 10%도 안됩니다. 그 이유는 수면 질환 진단을 위해서는 복잡한 설문조사를 하고 밤을 새며 PSG 검사를 받아야하기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 수천명의 PSG 검사 결과를 기계학습으로 분석하여 복잡한 검사를 받지 않아도 간단하게 수면질환을 진단할 수 있는 알고리듬을 개발하였습니다. 나아가 스마트 워치와 같은 웨어러블 장치에서 측정된 수면 패턴을 수리모델을 이용해 분석하여 일과중에 졸림을 최소화 하고 각성상태를 최대화 하는 수면 패턴을 찾았습니다. 이를 바탕으로 연구실에서 개발하고 있는 수면 질환 진단 앱과 개인 맞춤형 수면 패턴을 제공 앱에 대해서 소개하도록 하겠습니다.

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

1. 일시: 2022년 8월 24일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 백민경 교수 (서울대학교)

4. 주요내용: 인공지능을 활용한 단백질 구조 예측 및 응용

최근 생물학 분야에서 난제라고 평가되어 오던 '단백질 접힘' 문제를 인공지능을 활용하여 해결한 사례(로제타폴드, 알파폴드 등)가 발표되었다. 단백질은 우리 몸의 주요 구성 성분이자 거의 모든 생명현상에 관여하는 아주 중요한 생체분자로 그 3차원 구조를 아는 것이 매우 중요하다. 단백질의 입체 구조, 즉 3차원 모양이 곧 단백질의 기능을 결정짓기 때문이다. 단백질의 입체구조는 단백질을 구성하는 아미노산 분자들의 연결 순서와 주변 환경 조건에 따라 달라진다 (단백질 접힘 문제). 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 구조를 빠르게 예측할 수 있다면, 이를 활용해 생명현상에 대한 근원적인 이해를 돕고, 이를 바탕으로 효소 특성 파악, 백신 개발 등 다양한 산업분야에 도움을 줄 수 있다. 본 발표에서는 인공지능이 어떻게 이 단백질 접힘 난제를 해결할 수 있었는지에 대해 소개하고 그 속에서의 수학의 역할에 대해 논의하고자 한다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청 페이지에 업데이트 하겠습니다.(https://icim.nims.re.kr/post/event/933)

1. 일시: 2022년 6월 23일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 강완모 (카이트스)

4. 주요내용: SDEs in Machine Learning

There have been various applications of stochastic differential equation (SDE) theories in machine learning research. In this talk, we review how SDE helps to understand the stochastic behaviors of SGD. In addition to being a tool in the analysis of ML algorithms, SDE itself became a part of algorithms in generative modeling recently. We will briefly review the score-based diffusion models and discuss a new result of 'Soft Truncation'. This talk is based on a work with Dongjun Kim and Il-Chul Moon.

현장강의만 진행합니다

1. 일시 : 2022.05.19.(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 이기황 이사 (주식회사 바이브컴퍼니)

4. 주요내용 : 클라우드 환경에서의 소셜 빅데이터 애널리틱스 시스템의 구현

최근 산업계 전반에서 디지털 전환(digital transformation)의 바람이 거세게 불고 있다. 본 발표에서는 디지털 전환을 추동하는 핵심 기술 요소인 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 가운데 클라우드 컴퓨팅의 실무 적용 사례를 소개한다. 특히 온 프레미스(On-Prem) 환경에서 10여년 동안 안정적으로 운영되어온 소셜 빅데이터 애널리틱스 시스템의 클라우드 이전을 진행하며 맞닥뜨린 레거시 시스템의 이전, 서비스의 재구조화 및 재구현 등의 다양한 과제들의 해결, 서비리스 기술도 대표되는 클라우드 네이티브 기술 스택의 적용 등을 통해 체득한 기술적 경험 의 공유를 통해 클라우드 기술의 현대적 컴퓨팅 환경을 어떻게 변모시키고 있는지 살펴 본다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 안내글(https://icim.nims.re.kr/post/event/914)에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시 : 2022.04.21.(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 류경석 교수 (서울대학교 수리과학부)

4. 주요내용 : Neural Tangent Kernel Analysis of Deep Narrow Neural Networks

While tremendous recent progress has been made in analyzing the training dynamics of overparameterized neural networks, prior work primarily focuses on the very wide or infinitely wide regime and therefore does not sufficiently address the role of depth in deep learning. In this work, we present the first trainability guarantee of infinitely deep but narrow neural networks. We study the infinite-depth limit of a multi-layer perceptron (MLP) with a specific initialization and establish a trainability guarantee using the NTK theory. We then extend the analysis to an infinitely deep convolutional neural network (CNN) and perform brief experiments.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 이 아래 페이지에서 확인 가능합니다. 

[산업수학혁신센터 홈페이지] 

* 참가신청 필수: https://icim.nims.re.kr/post/event/907 (산업수학혁신센터>알림/상담>행사)

1. 일시 : 2022년 3월 17일(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 이주행 대표 ((주)페블러스 공동창업자/대표, UST 교수, ETRI 책임연구원, 한국CDE학회 부회장)

4. 주요내용 :코드로 그린 그림 - 컴퓨터 과학자의 인공지능과 예술이야기

작가 이주행은 컴퓨터그래픽스와 인공지능 분야의 현직 연구자, 교육자, 사업가이기도 하다. 2014년부터 해오던 개인적인 예술 작업들을 모아 2019년에 <코드로 그린 그림>이란 주제로 첫 전시를 시작했고, 2020년에는 <대전 비엔날레: AI>에 초청되었으며 국회도서관에 작품들이 소장중이다. 2021년에는 미디어 아트 전시, 회화 작가와의 콜라보, NFT 작품 판매 등으로 활동을 넓히고 있다. 주로 과학공학 계산도구인 매스매티카에서 커스텀 코드를 직접 개발하여 작품을 제작한다. 본 강연에서는 인공지능을 예술에 활용하는 경험과 사례를 공유한다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 참가 신청 글에 당일 업데이트 할 예정입니다. 

*코로나19 방역 관련, 방역수칙 준수를 위해 참가가 확정된 분들에게 메일로 개별안내를 발송할 예정입니디.(적정인원 20명 선착순, 이후 참가신청자는 유튜브 주소 안내 예정)

* 참가신청 필수: https://icim.nims.re.kr/post/event/905 (산업수학혁신센터>알림/상담>행사)

1. 일시 : 2022년 2월 17일(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 엄상일 교수(IBS 이산수학그룹/KAIST 수리과학과)

4. 주요내용 : Building the hierarchy of graph classes

We will give a survey on the classification of graph classes in terms of the transductions in certain logic such as monadic second-order logic and first-order logic and discuss how a recent theorem of the speaker with O-joung Kwon, Rose McCarty, and Paul Wollan and an old theorem of the speaker with Bruno Courcelle solve cases of the problem of characterizing graph classes in terms of modulo-2 counting monadic second-order logic of the first kind.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 참가 신청 글에 당일 업데이트 할 예정입니다. 

*코로나19 방역 관련, 방역수칙 준수를 위해 참가가 확정된 분들에게 메일로 개별안내를 발송할 예정입니디.(적정인원 20명 선착순, 이후 참가신청자는 유튜브 주소 안내 예정)

* 참가신청 필수:  https://icim.nims.re.kr/post/event/900 (산업수학혁신센터>알림/상담>행사)

1. 일시 : 2022년 1월 27일(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 최성우 교수(덕성여자대학교)

4. 주요내용 : Mathematics for a few industrial problems in computational geometry and mechanical engineering

In this talk, we present a few mathematical results of the speaker related mainly to computational geometry and mechanical engineering. Specifically, following three topics will be covered: (1) geometric objects such as medial axis transform (MAT or skeleton) and Minkowski sum which are used in computational geometry, computer graphics/vision. (2) exact real number computation. (3) nonlinear elastic beam deflection.

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

*코로나19 방역 관련, 방역수칙 준수를 위해 참가가 확정된 분들에게 메일로 개별안내를 발송할 예정입니디.(적정인원 20명 선착순, 이후 참가신청자는 유튜브 주소 안내 예정)

○ 성명: Jean-Paul Ampuero

○ 소속 및 직위: 

   - Professor, California Institute of Technology 

   - Senior Researcher (DR2), Institute de Recherche pour le Developpement, Excellence Chair at Universite Cote d’Azur, Geoazur Laboratory

○ 연구 분야: Seismology, Earth Science

○ 초청연사 소개: 지구물리와 지진학 분야의 세계적 명성을 가진 전문가로서 현재 지진의 조기 경보와 함께 중력측정을 이용한 중력파 검출기, 지진파 감지 등의 연구를 주도하고 있는 연구자 (h-index: 34(Google scholar), 29(Web of Science))

○ Title: The interface between gravitational wave detection and earthquake science

○ Abstract: 

  Recent studies reported the observation of prompt elastogravity signals during the 2011 M9.1 Tohoku earthquake, recorded with broadband seismometers and gravimeter between the rupture onset and the arrival of the seismic waves. Here we show that to extend the range of magnitudes over which the gravity perturbations can be observed and reduce the time needed for their detection, high-precision gravity strainmeters under development could be used, such as torsion bars, superconducting gradiometers or strainmeters based on atom interferometers. These instruments measure the differential gravitational acceleration between two seismically isolated test masses, and are designed to observe signals around 0.1 Hz. We show that these instruments should be able to detect prompt gravity perturbations induced by earthquakes larger than M7, up to 1000 km from the earthquake centroid within P-waves travel time and up to 120 km within the first 10 seconds of rupture onset, provided a sensitivity in gravity strain of 10-15 Hz-1/2 at 0.1 Hz can be achieved. The analysis involves simulations of the expected gravity strain signals based on an analytical model of gravity perturbations generated by fault rupture in a homogeneous half-space. As an immediate application, we discuss the possibility to improve current earthquake-early warning systems (EEWS). Our results suggest that, in comparison to conventional P-wave-based EEWS, a gravity-based warning system could perform faster detections of large off-shore subduction earthquakes (at least larger than M7.4). Gravity strainmeters could also perform earlier magnitude estimates, within the duration of the fault rupture, and therefore complement current tsunami warning systems.