1. 일시: 2023년 12월 7일(목), 11:00-13:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 김자광 박사(PIMS, UBC)

4. 주요내용: Understanding adversarial robustness via optimal transport perspective: theory and numeric

In this talk, I will present the recent progress of understanding adversarial multiclass classification problems, motivated by the empirical observation of the sensitivity of neural networks by small adversarial attacks. Based on 'distributional robust optimization' framework, we obtain reformulations of adversarial training problem: 'generalized barycenter problem' and a family of multimarginal optimal transport problems. These new theoretical results reveal a rich geometric structure of adversarial training problems in multiclass classification and extend recent results restricted to the binary classification setting. From this optimal transport perspective understanding, we prove the existence of robust classifiers by using the duality of the reformulations. Furthermore, based on these optimal transport reformulations, we provide two efficient approximate methods which provide a lower bound of the optimal adversarial risk. The basic idea is the truncation of effective interactions between classes: with small adversarial budget, high-order interactions(high-order barycenters) disappear, which helps consider only lower order tensor computations.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.

1. 일시: 2023년 11월 20일(월), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 정희원 박사(DESILO)

4. 주요내용: Understanding ZKP Trends on Blockchain

   블록체인은 중앙 서버 없이 안전한 운영을 가능하게 하는 시스템으로, 모든 거래를 공개하고 모든 노드가 각각 검증합니다. 그러나 이러한 설계 사상으로 인해 본질적으로 거래의 프라이버시와 확장성 측면에서 일부 한계를 가지고 있습니다. 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 영지식 증명 (Zero-Knowledge Proofs) 및 계산 검증 (Verifiable Computation) 암호학 기법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이에 따라 암호학 분야에서도 많은 연구 결과가 발표되고 있습니다. 본 강연에서는 영지식 증명 및 계산 검증 기법을 활용한 블록체인 연구 트렌드에 대해 다룹니다. 이 트렌드는 크게 시기에 따라 세 가지 주제로 나눌 수 있으며, 각 주제에 따라 블록체인이 직면한 문제와 해결책을 간략히 설명하고 해당 분야의 최신 연구 결과를 소개합니다.

5. Confidential Transaction: 블록체인 거래의 완벽한 공개성은 사용자의 프라이버시 (잔고, 거래내역 등) 가 노출될 위험성이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 영지식 증명을 활용하여 거래 내용을 숨기면서도 거래의 유효성을 검증할 수 있는 연구가 진행되었습니다.

6. Rollup (Layer 2): 블록체인은 빠른 거래 처리를 위해 확장성 문제에 직면합니다. 이를 극복하기 위해 계산 검증 기법을 사용하여 일부 거래 처리를 오프 체인으로 옮기는 연구가 진행되고 있고, 이를 통해 블록체인 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

7. Succinct Blockchain: 블록체인은 시간이 지남에 따라 저장해야 하는 공간이 늘어나게 됩니다. 이를 극복하기 위해 계산 검증 기법을 사용하여 노드의 저장 공간을 줄이는 연구가 진행되고 있고, 이를 통해 체인 사이즈를 줄일 수 있습니다.

*신청 페이지에서 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 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 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 4월 26일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 박명훈 교수(서울과학기술대학교)

4. 주요내용: 실험적 사실을 바탕으로 우주의 기원을 연구하는 입자물리 현상론에서 각종 실험들에서 오는 데이터를 엄밀하게 분석하고, 이를 이론적 예측과 비교분석하는 작업은 필수적입니다. 특히 Tera-Electronvolt라는 고에너지 충돌실험에서 오는 빅데이터를 분석하고, 고에너지 충돌과정을 엄밀하게 이론적으로 예측하기 위해 최근 다양한 인공지능 기법들이 공격적으로 사용되고 있습니다. 본 세미나에서는 최근 고에너지 입자물리 현상론에서 사용되는 인공지능 기법과 양자인공지능 기법을 설명하고, 현재 컴퓨팅 기술에서 부족한 면이 어떤 것들이 있는지 알아보도록 하겠습니다.

유튜브 실시간 스트리밍 : 강연자의 동의가 있을 시, 당일 신청 페이지에 스트리밍 주소를 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2023년 4월 12일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자: 최호식 교수(서울시립대학교)

4. 주요내용: Quantile Estimation for Encrypted Data

Third-party analyzer which uses personal information may expose sensitive information. As data-based researches increase, such privacy issues are being raised seriously. Homomorphic encryption(HE) has been proposed as a way to avoid it. However, a challenge in ciphertext used in HE is a calculation time of elementary operations, which has significantly much higher complexity than that on plaintexts, resulting in that subsequent data analysis limiting various statistical analytics compared to plaintext data. In this paper, we consider an estimation method to get quantiles for encrypted data, where quantiles are core statistics to figure out data distribution in statistical data analysis. We propose a HE-friendly algorithm for large homomorphic encrypted data using an approximate quantile loss function. Numerical studies show that our proposed method improves calculation time over an estimation based on a sorting way for randomly generated and real data's homomorphically encrypted data. Furthermore, we suggest a modified boxplot for homomorphically encrypted data, where a boxplot is a primary statistical analysis method necessary for data analysis.

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

1. 일시: 2023년 3월 7일(화), 10:00-14:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

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

3. 발표자 및 주요 내용

10:00-11:30

• 연사: 지종호 박사(아주대학교 의료원)
• 주제: Grap Representation Learning in Biological and Social Networks
• 초록: Graph data is used in a wide range of domains, such as biominformatics, pharmacology, and social networks, and network security. In bioinformatics, a set of genes—referred to as a genome—is usually represented as a graph, with nodes denoting genes and edges the relations between them. Or people are nodes and interaction between them are edges in social networks. Representative tasks using these graphs are finding key genes and side effects of drugs in the biological network, or finding crime suspects in the crime network (node/edge classification, etc.). Graph representation learning, has become more important in scientific and medical domains. Graph learning in these domains is to discover distinguishing features of chemical compounds or groups of people. This talk is to introduce some of machine learning algorithms such as graph neural networks and graph-based semi-supervised learning in application to bio/social networks.

12:30-14:00

• 연사: 이수연 박사(아주대학교 의과대학)
• 주제: Introduction of diverse bio-medical approaches to conducting drug repositioning and therapeutic target discovery based on multi-omics data and deep learning and statistical approaches.
• 초록: Various deep learning and statistical approaches have been applied to big multi-omics data of cancer patients are being applied to identify biomarkers and new drug efficacy discovery of diverse cancer types these days. However, multi-omics data generally have a character with high dimensions compared with relatively few patient samples, this imbalance is a recognized bottleneck to applying integrated characteristics of multi-omics in bio-clinical research. For these limitations, Diverse multi-omics data integration approaches have been applied to predict optimized potential anti-cancer and disease therapeutic target genes and drugs in diverse research. This talk will introduce kinds of applications and methods to discover new efficacy based on drug repositioning theory and cancer multi-omics data, and diverse projects that have been performed in KIURI bio-AI center on the basis of diverse bio and medical data.

현장 강의만 진행합니다. 식사 제공 없습니다