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
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

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
   • 무료주차는 2시간 지원됩니다.

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.

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

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.

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.