Loading...
±â°èÀΰøÁö´É¿¬±¸È¸ ¹°¸®Áö½Ä±â¹Ý ÀΰøÁö´É ¿öÅ©¼ó

¢Â Âü°¡È®Àμ­ Ãâ·Â ¹æ¹ý : 
»çÀüµî·Ï½Åû ¹× È®ÀΠ¹Ù·Î°¡±â[Click] ¢º »çÀüµî·Ï°èÁ¤(Á¤È¸¿ø ¶Ç´Â ºñȸ¿ø)À¸·Î ·Î±×ÀÎ ¢º Âü°¡È®Àμ­  ¼±ÅÃ

 
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ±â°èÀΰøÁö´É¿¬±¸È¸

¹°¸®Áö½Ä±â¹Ý ÀΰøÁö´É ¿öÅ©¼ó °³ÃÖ ¾È³»

Scientific Machine Learning Workshop
 
 
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȸ¿ø ¿©·¯ºÐ, ÃÖ±Ù °ü½ÉÀ» ¹Þ°í ÀÖ´Â '¹°¸®Áö½Ä±â¹Ý ÀΰøÁö´É' ¿öÅ©¼óÀ» °³ÃÖÇÕ´Ï´Ù. Scientific Machine Learning ºÐ¾ß¿¡ ÁýÁßÇÏ¿© ¿¬±¸µ¿Çâ ¹× Ãֽбâ¼ú¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³°¡ ÀÌ·ç¾îÁú ¿¹Á¤ÀÔ´Ï´Ù. ƯÈ÷, ¸Ó½Å·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ³­·ùÇØ¼®À¸·Î À¯¸íÇÑ University of MichiganÀÇ R. Vinuesa ±³¼ö´ÔÀ» ÃÊû ¿¬»ç(¿Â¶óÀÎ °­¿¬)·Î ¸ð¼Ì½À´Ï´Ù. ÀÌ¿Í ´õºÒ¾î ±â°èºÐ¾ß ³× ºÐ, ¼öÇÐºÐ¾ß ¼¼ ºÐ, Àü»êºÐ¾ß ÇÑ ºÐÀÇ ¿¬»ç°¡ ¹ßÇ¥ÇÏ´Â À̹ø ¿öÅ©¼óÀº ÀΰøÁö´É°ú ±â°è µµ¸ÞÀÎ Áö½ÄÀ» À¶ÇÕÇÏ¸ç »õ·Î¿î ¾ÆÀ̵ð¾î¿Í Çõ½ÅÀûÀÎ ¿¬±¸¸¦ ÃËÁøÇÏ´Â ÀÚ¸®°¡ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù. »êÇп¬ °ü°èÀÚ ºÐµéÀÇ Àû±ØÀûÀÎ Âü¿©¿Í Ȱ¹ßÇÑ Åä·ÐÀ» ±â´ëÇÕ´Ï´Ù. ¸¹Àº Âü¼® ºÎʵ右´Ï´Ù.
 
 
• ÁÖ  ÃÖ : ´ëÇѱâ°èÇÐȸ
• ÁÖ  °ü : ´ëÇѱâ°èÇÐȸ ±â°èÀΰøÁö´É¿¬±¸È¸
• ³¯  Â¥ : 2026³â 2¿ù 27ÀÏ(±Ý)
• Àå  ¼Ò : Æ÷½ºÄÚŸ¿ö ¿ª»ï À̺¥Æ®È¦(3Ãþ); ¼­¿ï °­³² Å×Çì¶õ·Î 134(¿ª»ïµ¿)
• Çà»çÀÏÁ¤
±¸ºÐ
½Ã °£
³» ¿ë
Áø Çà
 
09:20 ~ 09:45
 µî·Ï ¹× »óÈ£ Àλç, ³×Æ®¿öÅ·
 

 

09:45 ~ 09:50

 ±â°èÀΰøÁö´É ¿¬±¸È¸ ¹× ¿öÅ©¼ó ¼Ò°³

¿ÀÇö¼® ±³¼ö
(GIST ±â°è·Îº¿)
 
09:50 ~ 10:00
 Ãà»ç
 (¸®±¤ÈÆ È¸Àå, ´ëÇѱâ°èÇÐȸ)
±â°è
10:00 ~ 10:30
 Agentic CAE: the Dawn of AI-Driven Autonomous Optimal Engineering Design
 (À¯µ¿Çö ±³¼ö, Æ÷Ç×°ø´ë ±â°è)
Ãֹμ® ±³¼ö
(Æ÷Ç×°ø´ë ¼öÇÐ)
¼öÇÐ
10:30 ~ 11:00
 Iterative Algorithms for Partitioned Neural Network Approximation to PDEs
 (±èÇýÇö ±³¼ö, °æÈñ´ë ÀÀ¿ë¼öÇÐ)
 
11:00 ~ 11:15
 ÈÞ  ½Ä
 
±â°è
11:15 ~ 11:45
 ½Ç½Ã°£ ±â»ó¿¹ÃøÀ» À§ÇÑ µö·¯´×ÀÇ È°¿ë
 (ÀÌÃ¢ÈÆ ±³¼ö, ¿¬¼¼´ë ±â°è)
ÃÖ»óÇå ±³¼ö
(°æºÏ´ë ±â°è)
¼öÇÐ
11:45 ~ 12:15
 Analytical Methods and Data-driven Approaches for Inverse Inclusion Problems
 (ÀÓ¹Ì°æ ±³¼ö, KAIST ¼ö¸®°úÇÐ)
±â°è
12:15 ~ 12:45
 CAE ¿£Áö´Ï¾î¸µ ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ» À§ÇÑ ¹°¸®Á¤º¸½Å°æ¸Á(PINN): µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ¿ª¹®Á¦¿Í °í³­µµ ºñ¼±Çü ÇØ¼®
 (ÀÌÀç¿í ±³¼ö, GIST ±â°è·Îº¿)
 
12:45 ~ 14:00
 Á¡½É½Ä»ç
 
±â°è
14:00 ~ 14:30
 DD-FEM: A Physics-Consistent Path to Foundation Models for Simulation
 (ÃÖ¿µ¼ö ¹Ú»ç, Lawrence Livermore National Lab, ¿Â¶óÀÎ ¹ßÇ¥)
ÀÓÀçÇõ ±³¼ö
(°æÈñ´ë ±â°è)
˟Ȑ
14:30 ~ 15:00
 Challenges and Design Considerations for Scientific Foundation Models
 (¹Ú³ë¼º ±³¼ö, KAIST Àü»ê)
¼öÇÐ
15:00 ~ 15:30
 From Optimal Control Problems to Stochastic Differential Games: A PINN-Based Policy Iteration Approach for Nonconvex HJI Equations
 (±è¹ÎÁß ¹Ú»ç, ±¹°¡¼ö¸®°úÇבּ¸¼Ò)
 
15:30 ~ 15:45
 ÈÞ  ½Ä
 
Keynote speech
15:45 ~ 16:45
 Explainable Deep Learning, Control and Scientific Discovery
 (Ricardo Vinuesa, University of Michigan Aerospace, ¿Â¶óÀÎ ¹ßÇ¥)
ÀüÁر¸ ±³¼ö
(Æ÷Ç×°ø´ë ¿øÀÚ·Â)
 
16:45 ~ 16:50
 Æóȸ»ç
À̼¼Áø ¿¬±¸È¸Àå
(°øÁÖ´ë ±â°èÀÚµ¿Â÷)
 
• ½Åû¾È³»
 - ½Åû : ´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȨÆäÀÌÁö [»çÀüµî·Ï ¹Ù·Î°¡±â]
 - »çÀü ½Åû ¸¶°¨ : 2026³â 2¿ù 19ÀÏ(¸ñ)±îÁö(ÇöÀå µî·Ï ¾øÀ½)
 - µî·Ïºñ¿¡ Áᫎ Æ÷ÇÔ, ÁÖÂ÷±Ç ¹ÌÆ÷ÇÔ(ÁÖÂ÷ºñ°¡ ¸Å¿ì ºñ½Î¹Ç·Î ´ëÁß±³Åë ÀÌ¿ë ±ÇÀå)
 - ºñȸ¿ø µî·ÏÀÇ °æ¿ì 1³â°£ ´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȸ¿ø ÀÚ°ÝÀ» ºÎ¿©ÇÔ
±¸      ºÐ
ÀÏ      ¹Ý
ÇР     »ý
ȸ     ¿ø
12¸¸ ¿ø
8¸¸ ¿ø
ºñ ȸ ¿ø
18¸¸ ¿ø
10¸¸ 5,000¿ø
 
• Çà»ç ¹®ÀÇ : ¿ÀÇö¼® ±³¼ö(hsoh@gist.ac.kr)
 
 
±â°èÀΰøÁö´É¿¬±¸È¸ ȸÀå ÀÌ ¼¼ Áø

´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȸÀå ¸® ±¤ ÈÆ

 

(»ç)´ëÇѱâ°èÇÐȸ
´ëÇ¥ÀÚ: ¸®±¤ÈÆ ¤Ó °íÀ¯¹øÈ£ : 220-82-01671 l [06130] ¼­¿ï½Ã °­³²±¸ Å×Çì¶õ·Î 7±æ 22 Çѱ¹°úÇбâ¼úȸ°ü 1°ü 702È£,
Tel : (02) 501 - 3646, 3647, 3648, 5305, 5035, 6046, 6056, 6061 l FAX:(02) 501-3649 l E-mail : ksme@ksme.or.kr
´ã´ç/¹®ÀÇó