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.

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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.？

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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 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.

1. 일시: 2022년 7월 28일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 도성주 박사 (한국원자력연구원)

4. 주요내용: 원자력 분야에서의 이상 유동(Two phase fluid)의 수치 모델링 및 수치해석 기법

IT 기술의 괄목할 만한 성장과 발맞추어 산업의 많은 분야들에서 수치해석이라는 도구의 지평이 넓이지고 있습니다. 원자력 산업 분야도 예외는 아니며, 원자력 안전과 관련된 분야의 특수성 때문에 더욱 높은 신뢰도를 갖는 열유체 해석이 필수불가결 합니다. 한편, 큰 밀도차를 갖는 기상과 액상의 거동을 동시에 모사해야하는 이상유동해석 분야는 높은 불확도를 수반할 수 밖에 없는 매우 도전적인 영역입니다. 이와 같은 상황에서 원자력 발전소를 안전하게 설계하고 운전할 수 있도록, 어떤 수학적인 모델링이 사용되는지에 대해 이야기를 나눠보고자 합니다.

현장 강의만 진행합니다.

1. 일시: 2022년 6월 30일(목), 16:00-18:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 김지운 박사(신한AI)

4. 주요내용: AI는 금융산업에 어떻게 적용되고 있는가?

금융 분야에서 인공지능 기술은 시장 예측, 트레이딩, 상품 추천, 자산 관리와 같은 투자영역 뿐만 아니라, 신용평가, 부정거래 탐지, 자금세탁 방지 등의 리스크 관리, 고객관리 및 마케팅 등 다양한 영역에 걸쳐 활용되고 있다. 본 세미나에서는 금융 산업에서 인공지능이 활용된 실제 사례를 중심으로 적용 기술과 문제 해결 방법 등을 소개한다.

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링크:  https://ksiam.org/Conference/ConferenceView.asp?AC=1&CODE=CS20220302&CpPage=#CONF

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: 2022년 6월 8일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 조성일 교수 (인하대학교)

4. 주요내용: An introduction to variational Bayesian inference and its application

This talk introduces a variational inference method popular in Bayesian inference for Machine learning and a recently developed amortized variational inference method. In amortized variational inference, local variational parameters determining posterior approximations for the latent variables are parametrized more parsimoniously as a function of global variational parameters and local data. The reduction of the number of variational parameters that amortization brings leads to vary fast algorithm for fitting computationally expensive models. As an application, this talk introduce the detection of outlying clusters in generalized linear mixed models using an approach where repeated computations of posterior distributions for random effects are needed.

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