1. 일시: 2022년 5월 30일(월), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 문현준 교수 (세종대학교)

4. 주요내용: 빅데이터/인공지능/딥러닝 기반의 ICT 융합연구

4 차 산업혁명 시대의 등장에 이은 COVID-19 환경은 새로운 패러다임을 창출하며 인공지능/빅데이터와 Information & Communication Technology (ICT) 융합기술을 기반으로 급속도로 발전하고 있다. 최근 각광받는 클라우드 환경의 인공지능/빅데이터 기술은 기존 ICT 분야 의 Domain Knowledge 기반으로 산업간 시너지의 극대화를 가능하게 하는 핵심 기술이다. 특히, HW 및 SW 컴퓨팅 환경의 비약적인 발전과 더불어 기계가 지능을 갖고 판단할 수 있는 인공지능 및 딥러닝 기술이 주목을 받으면서 영상, 음성을 포함한 멀티미디어 빅데이터의 분석, 진단 및 예측 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 본 세미나에서는 빅데이터/인공지능 기술을 기반으로하는 스마트시티, 건설, 에너지, 농업 및 무인이동체(UAV)를 포함한 다양한 ICT 융합연구 분야의 딥러닝 관련 기술적용에 대한 소개를 포함한다.

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

1. 일시: 2022년 5월 26일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실, 줌 화상 회의로 진행(비대면)

3. 발표자: 심은하 교수 (숭실대학교)

4. 주요내용: Computational model of COVID-19 transmission and control strategies

To control the transmission of coronavirus disease (COVID-19), numerous countries have implemented social distancing and testing policies with contact tracing as a measure to flatten the curve of the ongoing pandemic. Optimizing these control measures is urgent given the substantial societal and economic impacts associated with infection and interventions. To determine the optimal social distancing and testing strategies, we developed a mathematical model of COVID-19 transmission and applied optimal control theory, identifying the best approach to reduce the epidemiological burden of COVID-19 at a minimal cost. The results demonstrate that testing as a standalone optimal strategy does not have a significant effect on the final size of an epidemic, but it would delay the peak of the pandemic. If social distancing is the sole control strategy, it would be optimal to gradually increase the level of social distancing as the incidence curve of COVID- 19 grows, and relax the measures after the curve has reached its peak. Furthermore , our results show that testing should be maintained at a maximum level in the early phases and after the peak of the epidemic, whereas social distancing should be intensified when the prevalence of the disease is greater than 15%. Accordingly, public health agencies should implement early testing and switch to social distancing when the incidence level begins to increase. After the peak of the pandemic, it would be optimal to gradually relax social distancing and switch back to testing.

1. 일시 : 2022.05.19.(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 이기황 이사 (주식회사 바이브컴퍼니)

4. 주요내용 : 클라우드 환경에서의 소셜 빅데이터 애널리틱스 시스템의 구현

최근 산업계 전반에서 디지털 전환(digital transformation)의 바람이 거세게 불고 있다. 본 발표에서는 디지털 전환을 추동하는 핵심 기술 요소인 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 가운데 클라우드 컴퓨팅의 실무 적용 사례를 소개한다. 특히 온 프레미스(On-Prem) 환경에서 10여년 동안 안정적으로 운영되어온 소셜 빅데이터 애널리틱스 시스템의 클라우드 이전을 진행하며 맞닥뜨린 레거시 시스템의 이전, 서비스의 재구조화 및 재구현 등의 다양한 과제들의 해결, 서비리스 기술도 대표되는 클라우드 네이티브 기술 스택의 적용 등을 통해 체득한 기술적 경험 의 공유를 통해 클라우드 기술의 현대적 컴퓨팅 환경을 어떻게 변모시키고 있는지 살펴 본다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 안내글(https://icim.nims.re.kr/post/event/914)에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2022년 5월 20일(금), 14:00-16:00
2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실
3. 발표자: 안수현 교수 (아주대학교)

4. 주요내용: Order-related Statistical Inference Ranked set sampling(RSS)은 관심 있는 변수의 계량적 측정이 용이하지 않은 경우 부수적인 순위 정보를 취하는 조사 방법으로 비용 효율적인(cost effective)면 때문에 농업, 환경 과학, 생태학 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 표본 추출 방법이다. Binary response에서 RSS 자료의 순서 정보를 활용한 효율적인 intervention effect 추론 절차를 소개한다. 특히 고전적 추론절차의 문제점을 해결하기 위해 general cluster randomized design에서 log OR 또는 logit의 불편성을 보장하고자 개발한 continuity correction factor를 소개하고 simulation study 및 obesity data에 활용한 결과를 소개한다.

5. 연사 사정으로 유튜브 스트리밍 진행되지 않습니다. 현장 참석으로만 진행 예정입니다.

1. 일시: 2022년 4월 28일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 서인석 (서울대학교)

4. 주요내용: Metastability of stochastic systems

메타안정성(metastability)은 수리물리학의 시스템들이 저온에 있을 때 범용적으로 나타나는 현상으로 통계역학과 확률론에서 중요한 문제로 인식되어 다양한 모델에 대한 수학적 연구가 1960년대부터 왕성하게 이루어져 왔다. 최근에는 이 메타안정성이 mini-batch gradient descent 등 심층신경망 등의 손실함수(loss function)를 최적화 하는 확률적 기법에서도 나타나는 현상이라는 측면에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 강연에서는 메타안정성이 무엇인지 소개하고 메타안정성에 대한 강연자의 최근 연구 및 그 함의를 살펴보도록 한다. 또한 최근 사용되고 있는 확률적 최적화 기법의 수학적 원리를 이해하기 위해서는 어떤 난제들이 해결되어야 하는지도 살펴본다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 [https://icim.nims.re.kr/post/event/913]에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시 : 2022.04.21.(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 류경석 교수 (서울대학교 수리과학부)

4. 주요내용 : Neural Tangent Kernel Analysis of Deep Narrow Neural Networks

While tremendous recent progress has been made in analyzing the training dynamics of overparameterized neural networks, prior work primarily focuses on the very wide or infinitely wide regime and therefore does not sufficiently address the role of depth in deep learning. In this work, we present the first trainability guarantee of infinitely deep but narrow neural networks. We study the infinite-depth limit of a multi-layer perceptron (MLP) with a specific initialization and establish a trainability guarantee using the NTK theory. We then extend the analysis to an infinitely deep convolutional neural network (CNN) and perform brief experiments.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 이 아래 페이지에서 확인 가능합니다. 

[산업수학혁신센터 홈페이지] 

1. 일시 : 2022년 4월 20일(수), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 조준우((주)모행)

4. 주요내용 :Fundamentals of Gradient Boosting

그래디언트 부스팅 알고리즘은 머신러닝 예측 과제에서 가장 강력하고 인기있는 알고리즘입니다. 하지만 회귀문제뿐 아니라 분류문제에까지 적용되는 원리를 이해하기 쉽지 않고, 그런 기본적인 이해를 바탕으로 간단하게 코드로 구현해보기도 쉽지 않은 것이 사실입니다. 본 세미나에서는 회귀 및 분류 문제에 대한 알고리즘의 원리를 간단히 소개합니다. 그리고 그 원리를 누구나 이해할 수 있는 간단한 코드로 구현합니다. scikit-learn의 Gradient Boosting 구현 결과와 직접 구현한 결과를 비교하며 유효성을 검증하여 알고리즘에 대한 이해를 단단히 다지고자 하는 것이 본 세미나의 목적입니다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 아래 페이지에서 확인 가능합니다. 

 [산업수학혁신센터 홈페이지] 

* 사전 신청 부탁드립니다.(https://icim.nims.re.kr/post/event/910)

1. 일시 : 2022년 4월 1일(금), 10:30-12:30

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 김연응 교수 (가천대학교)

4. 주요내용 :Some Mathematical Aspects of Machine Learning

Various subjects in the field of machine learning require a deep understanding of rigorous mathematics. In this talk I will introduce some fields in machine learning together with particular problems I have been tackling recently. In the first part the notion of Wasserstein Generative Adversarial Networks which has received great deals of attention is introduced. Recently we developed a new algorithm called CoWGAN, which is not only more efficient but also mathematically plausible in the eyes of the theory of optimal transport. In the second part of the talk, which is unrelated to the first part, I will give a brief introduction to multi-armed bandit problems and present a new result on variance-aware problems.

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

1. 일시 : 2022년 3월 29일(화), 13:00-15:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 주요내용 : Model-Agnostic Methods for Interpreting Machine Learning Models

비파괴검사는 구조물기계 학습 모델이 예측한 결과를 해석하는 일은 예측 값 자체 만큼이나 매우 중요합니다. 특히 산업 현장에서 실제로 모델이 적용되기 위해서는 도메인 지식에 부합하는 결과와 그에 대한 판단 근거가 더욱 중요시 여겨집니다. 딥러닝이나 앙상블 기법을 이용한 복잡한 모델들의 경우 그 자체만으로는 해석이 매우 어렵지만, 최근 이러한 black-box 모델에 대해서도 사용자가 결과를 이해할 수 있도록 하는 다양한 방법이 제안되고 있습니다. 모델에 구애받지 않는 해석 방법에 대해 소개하고자 합니다.

코로나19 상황으로 인해 내부 세미나로 진행되었습니다.

* 참가신청 필수: https://icim.nims.re.kr/post/event/907 (산업수학혁신센터>알림/상담>행사)

1. 일시 : 2022년 3월 17일(목), 14:00-16:00

2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자 : 이주행 대표 ((주)페블러스 공동창업자/대표, UST 교수, ETRI 책임연구원, 한국CDE학회 부회장)

4. 주요내용 :코드로 그린 그림 - 컴퓨터 과학자의 인공지능과 예술이야기

작가 이주행은 컴퓨터그래픽스와 인공지능 분야의 현직 연구자, 교육자, 사업가이기도 하다. 2014년부터 해오던 개인적인 예술 작업들을 모아 2019년에 <코드로 그린 그림>이란 주제로 첫 전시를 시작했고, 2020년에는 <대전 비엔날레: AI>에 초청되었으며 국회도서관에 작품들이 소장중이다. 2021년에는 미디어 아트 전시, 회화 작가와의 콜라보, NFT 작품 판매 등으로 활동을 넓히고 있다. 주로 과학공학 계산도구인 매스매티카에서 커스텀 코드를 직접 개발하여 작품을 제작한다. 본 강연에서는 인공지능을 예술에 활용하는 경험과 사례를 공유한다.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 참가 신청 글에 당일 업데이트 할 예정입니다. 

*코로나19 방역 관련, 방역수칙 준수를 위해 참가가 확정된 분들에게 메일로 개별안내를 발송할 예정입니디.(적정인원 20명 선착순, 이후 참가신청자는 유튜브 주소 안내 예정)