1. 일시: 2022년 11월 28일(월), 16:00-18:00

2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실

• 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소
• 무료주차 2시간 등록 가능

  3. 발표자: 장원 교수(신시네티대학교)

  4. 주요내용: Mathematical Model Emulation and Calibration Using Time Series and Spatial Data

  수리적 모형을 이용하여 현실적인 모의실험을 하기 위해서는 매개변수들을 적절히 추정하는 calibration 과정이 필요하다. 이때 forward model을 이용한 모의 실험을 반복적으로 수행할 필요가 있는데. 모의 실험이 복잡할 경우 과도한 계산비용으로 추정 자체가 불가능해질 수 있다. 본 발표에서는 그러한 상황에서 Gaussian process emulator를 이용해 계산비용을 줄여 calibration에 사용하는 방법들을 논의한다. 특히 모의실험의 결과와 관측 자료가 시계열이나 공간데이터의 형태를 가질때 사용할 수 있는 방법에 강조를 둔다.

1. 일시: 2022년 11월 1일(화), 16:00-18:00

2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실

- 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소

-  무료 주차 2시간 제공

3. 발표자: 장원 교수(신시네티대학교)

4. 주요내용: 대용량 자료와 Gaussian Process Model

• Gaussian Process Model은 저차원 데이터(통상적으로 10차원 이하)에 적용했을 때 우수한 예측력을 보이나, 대용량 데이터에 적용했을 때에는 가능도 함수 계산시 필요한 공분산행렬의 역행렬과 행렬식 계산에 과도한 계산비용이 발생한다. 본 강연에서는 이러한 문제를 해결해 오기 위해 연구되어온 각종 방법론들을 소개하고 이들의 장단점을 논의한다. Whittle 가능도함수, 차원축소, 합성가능도함수 (composite likelihood), GMRF로 근사 등의 방법을 소개한다.

유튜브 스트리밍 주소는 당일 신청 페이지에 안내됩니다.

1. 일시: 2022년 10월 13일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실

• 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소

  3. 발표자: 오세민 박사 (부산대학교)

  
  

  4. 주요내용: Multi-agent Path Finding 문제 소개

  물류창고에 사용되는 무인자동로봇은 선반을 워크스테이션으로 이동시키는 작업을 한다. 일반적으로 그래프 상에서 하나의 출발점에서 도착점까지의 이동경로를 찾는 문제를 최단경로문제 또는 Single-agent Path finding 문제라고 하고, 다수의 출발점에서 도착점까지 각 시간에서 충돌 없는 이동경로를 찾는 문제를 Multi-agent Path Finding(MAPF) 문제라고 한다. MAPF 문제는 물류산업 뿐만 아니라, 게임 산업에서도 중요한 문제 중 하나이다. 본 발표에서는 MAPF 문제 해결 방법 중 잘 알려진Increasing Cost Tree Search(ICTS)와 Conflict-based Search(CBS)에 대해서 자세히 소개하고, 추가적으로 최신 연구 결과에 대해서 살펴본다.

국가수리과학연구소에서는 '2022년 사업화 유망기술 설명회'를 아래와 같이 개최합니다.

1. 행사명 : 2022 국가수리과학연구소 사업화 유망기술 설명회

2. 일  시 : 2022. 10. 6.(목) 14:00

3. 장  소 : 코엑스 304호, 305호 회의실(서울시 강남구 영동대로 513, 3층)

4. 내  용 : 사업화 유망기술 설명 및 연구자 1:1 상담 진행 (기술상담 신청 가능)

5. 연구소 유망기술 보기 및 기술상담 신청 : http://bizcomm.kr/2022NIMS

1. 일시: 2022년 9월 22일(목), 10:00-12:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 김장수 교수(성균관대학교)

4. 주요내용: On sequences related to the pallet loading problem.

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

1. 일시: 2022년 9월 20일(화), 14:00-16:00

2. 장소: 코트야드 메리어트 서울 판교, 코트야드룸

3. 발표자: 장원 교수 (University of Cincinnati)

4. 주요내용: 가우시안 프로세스 모형과 베이지안 추론

가우시안 프로세스 모형은 저차원 공간에서 회귀분석이나 함수근사를 위해 사용할 경우 특정 조건에서 최적의 예측모형을 제공하므로 공간통계분석과 비모수 베이지안 방법에서 널리 활용되어왔다. 본 강의에서는 가우시안 프로세스 모형의 기본이 되는 다변량 정규분포, 가능도함수, 조건부 분포를 소개하고, 또한 가우시안 프로세스를 정의하는데 핵심이 되는 머턴 공분산 모형의 정의와 성질을 다룬다. 그리고 가우시안 프로세스를 실제 자료에 적합할 때 가장 유용한 방법인 베이지안 추론에 대해 논의하고, 가우시안 프로세스를 예시로 하여 베이지안 추론의 주요 개념과 실제 문제 적용시에 주의할 점 등을 소개한다.

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

현장참석 인원에 제한이 있어, 온라인 참석을 권장드립니다. 현장참석 가능 인원분들께는 별도 연락드리겠습니다. (신청 이메일 확인)

1. 일시: 2022년 9월 7일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 조현태 박사 (기초과학연구원)

4. 주요내용: 딥러닝 기반 세포 신호 역학에서의 비모수 추론 방법

약물에 영향을 받는 세포의 내부 역학을 식별하는 것은 약물에 의한 반응을 이해하고 효과적인 치료법을 개발하기위해 필수적이다. 비록 약물 반응에 의해 발생한 세포내 생성물은 관측이 가능하지만, 발생 이전의 모든 과정을 즉각적으로 관측하기에는 한계가 있다. 발생 이전의 모든 과정을 하나의 지연과정으로 고려하고 적당한 확률과정모델을 설정할 수 있으나, 결과적으로 비-마르코프 특징을 가지는 시스템에서의 시스템 특징들을 추론해야 한다. 이를 해결하기 위해, 딥러닝기반의 비-마르코프 프로세스의 시스템 역학을 추론하는 모델을 개발하였다. 특히 항생제에 반응하는 촉진제의 단세포 발현 프로파일에 딥러닝 모델을 적용했고 항생제 반응에 의한 세포 간 변동성의 주요 원천인 신호 캐스케이드를 시각화 하였다.

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

1. 일시: 2022년 8월 31일(수), 13:30-15:30

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 신원용 교수 (연세대학교)

4. 주요내용: Fundamentals of Graph Neural Networks and Their Real-World Applications to Network Alignment

그래프 신경망 (GNN: graph neural network)은 그래프에서 높은 표현 능력과 함께 특징 정보를 추출하는 방법론으로 학계와 산업체에서 최근 폭발적인 관심을 받고 있다. 본 세미나에서는 그래프 신경망의 개요 및 주요 동작 원리를 다룬다. 구체적으로, message passing의 원리를 이해하고 state-of-the-art 알고리즘에서 사용한 다양한 message passing 함수를 소개한다. 그래프 신경망을 활용한 다양한 downstream 응용 문제들이 존재하지만, 본 세미나에서는 근본적인 그래프 마이닝 문제 중 하나인 네트워크 정렬 (network alignment)으로의 적용을 다룬다. 네트워크 정렬 문제를 정의하고, 기존 연구 결과물들을 요약하고 한계점에 대해 설명한다. 이를 바탕으로 발표자 연구실에서 제안한 그래프 신경망을 활용한 새로운 점진적 네트워크 정렬 방법을 소개한다. 마지막으로, 그래프 신경망을 사용해 해결할 수 있는 다양한 실세계 응용 문제를 공유하고 토의한다.？

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

1. 일시: 2022년 8월 9일(화), 14:00-16:00
2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실
3. 발표자: 염시진 연구원(포항공과대학교)
4. 주요내용: Weighted RCF for Anomaly Detecion

본 세미나는 외부인 참여 없이 내부세미나로 진행합니다.

1. 일시: 2022년 7월 29일(금), 11:00-14:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 양승환 박사 (웰컴저축은행)

4. 주요내용: 금융산업에서의 추천시스템

본 발표에서는 추천 시스템을 구축하는 가장 성공적인 접근 방식 중 하나인 협업 필터링(CF)에 대하여 소개할 것입니다. 먼저 CF 태스크와 데이터 희소성, 확장성, 동의어, 개인 정보 보호 등과 같은 주요 과제, 그리고 해결책을 소개할 것입니다. 대표 알고리즘인 메모리 기반, 모델 기반 및 하이브리드 CF 알고리즘(CF를 다른 기법과 결합하는 방법)에 대하여 소개할 것입니다. 마지막으로 추천 시스템의 평가 지표에 대하여 소개할 계획입니다.

현장 강의만 진행합니다.