1. 일시: 2023년 11월 16일(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: 현동훈 교수 (서울대학교)

5. 주요내용: 3D AI Vision and Mathematics

   본 강연에서는 AI가 시각데이터를 처리하는 과정에 쓰이는 다양한 테크닉과 그 배경의 수학 이론에 대하여 설명을 하겠습니다. 로봇이나 자율 주행 등에서 AI가 현실 세계와 상호작용을 하기 위해서는 시각 데이터를 수집하고 이를 3D로 정확하게 스케일까지 이해하는 것이 필요한데, 이러한 3D 비젼의 기본적인 수학 이론, 특히 사영기하학 (projective geometry)을 이용한 이론 체계 및 계산 방법에 대하여 설명하고, 왜곡 교정 및 영상 분석 등 우리 생활에 두루 쓰이는 기본적인 응용에 대하여 소개하기로 합니다. 좀 더 고도의 대수기하학은 3D 영상 재구성의 이론과 실제 계산의 양 영역에서 중요한 역할을 하는데, 특히 epipolar 기하학 및 Nister의 5점 알고리즘에 대하여 설명하겠습니다. 최근에는 딥러닝의 3D 영상 재구성의 여러 요소에 쓰이기 시작하였고, 생성형 AI를 통한 3D 영상도 크게 주목 받고 있습니다. 이 중, 로봇의 움직임 등 수많은 응용의 기초가 되는 점구름 짜깁기(point cloud registration)에 대하여 설명하고, 최근 크게 주목을 받고 있는 생성형 3D 비젼 AI인 Neural Radiance Field 기법에 대하여 소개하겠습니다.

*현장 강의로만 진행됩니다.

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 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
   • 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
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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.