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산업수학 소개 바로가기- Unsupervised Legendre-Galerkin Neural Network for Stiff Partial Differential Equations
- An introduction to optimization and control problems for mechanical engineering
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Unsupervised Legendre-Galerkin Neural Network for Stiff Partial Differential Equations
1. 일시: 2022년 12월 8일(목), 14:00-16:00 2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차 2시간 등록 가능 3. 발표자: 최준호 박사(성균관대학교) 4. 주요내용: Unsupervised Legendre-Galerkin Neural Network for Stiff Partial Differential Equations In this talk, I will introduce an machine learning method called unsupervised Legendre-Galerkin Neural Network(ULGNet) to solve various partial differential equations(PDEs). In recent works, many neural network approaches without using solution datasets of PDEs have been successfully developed, such as physics informed neural networks(PINN), deep Ritz method(DRM), and deep Galerkin method(DGM). While these methods are optimized to solve a single PDE, it will be presented how ULGNet is able to solve multiple PDEs. In addition, because the methods depend on auto-gradient to compute residuals of PDEs in a loss function, they have suffered with handling stiff slopes of solutions, for example, stiff boundary layers. Hence, I will introduce how ULGNet employs Legendre-Galerkin method to deal with not only the general 1D and 2D PDEs, Dirichlet and Neumann boundary condition, but also singular perturbed PEDs which have stiff boundary layers.
연구교류 세미나2022-12-08
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An introduction to optimization and control problems for mechanical engineering
1. 일시: 2022년 12월 13일(화), 13:30-15:30 2. 장소: 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차 2시간 등록 가능 3. 발표자: 최우철 교수(성균관대학교) 4. 주요내용: An introduction to optimization and control problems for mechanical engineering Optimization and control problems are widely studied in connection with Mechanical engineering. In particular, one has to use highly efficient algorithms in optimization and control theory to develop intelligent robots and machines. In this talk, I will introduce the mathematical aspects of the optimization and control problems in connection with applications to intelligent robots and machines. An important concept is the model predictive control which solves the optimal control problem repeatedly in real-time applications. I will explain related constrained optimizations problems and various algorithms for solving such constrained optimization. 유튜브 스트리밍 예정
연구교류 세미나2022-12-13
NIMS Update
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감염병 대응을 위한 수리모델링 역할과 비전을 제시한다
보도자료2022-05-03
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국가수리과학연구소-다이텍연구원, 수학으로 섬유 산업 문제를 해결하다
보도자료2022-03-29
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2022년도 시무식
NIMS소식2022-01-05
세미나/워크숍
[산업수학 연구교류 세미나] Transformer 를 활용한 이미지 처리 모델
1. 일시 : 2022년 1월 13일(목), 15:00-17:00 2. 장소 : 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 3. 발표자 : 박사준 박사 (솔트룩스) 4. 주요내용 : Transformer 를 활용한 이미지 처리 모델 지난 10년간 이미지 분류 또는 객체탐지 영역은 Convolutional Neural Networks(CNN) 기반의 딥러닝 모델들이 주로 연구되었고, 이러한 CNN 모델은 현재까지도 여러 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 그와 동시 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어낸 Transformer 기술이 최근 비전 영역까지 확대되었고, 많은 연구 결과들을 통해 CNN모델과 비교해서 더 좋은 성능을 얻을 수 있었습니다. 이번 강연에서는 간단한 이미지 분류부터 객체 탐지까지 Transformer 기술이 적용된 딥러닝 모델들을 소개하고, 특히 현재 Object Detection 분야에서 state-of-the-art인 Swin Transformer 모델에 대하여 설명하고자 합니다. *코로나19 방역 관련, 방역수칙을 준수하고 최소인원으로 진행하였습니다.
2022-01-13
[산업수학 연구교류 세미나] A Novel CT Image Reconstruction Method 2021-11-26
[산업수학 연구교류 세미나] An Algorithm for Peer Reviewer Recommendation Based on Scholarly Activity Assessment 2021-11-19
[산업수학 연구교류 세미나] Lorentzian polynomials 허준이 교수 초청강연 2021-05-25
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