강연·세미나

1. 일시 : 05월 30일 (금) 오후 4시-5시 2. 장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실) 3. 연사 : 홍영준 교수님 (서울대 수리과학부)​ 4. 제목 : Towards Foundation Models for Scientific Machine Learning 5. 초록 : Scientific Machine Learning (SciML) has emerged as a powerful framework for solving complex scientific problemsby integrating machine learning with physical principles.​This talk will provide an overview of the theoretical foundations and practical applications of SciML, with a particular focus on leveragingFoundation Models and In-Context Learning (ICL) in scientific domains.​Beyond solving partial differential equations (PDEs), we will explore applications in weather forecasting, metamaterials design, and more.​We will also discuss how large pre-trained models address challenges such as data scarcity,complex boundary conditions, and physical constraints.​The talk aims to highlight how the convergence of AI and scientific computing is shaping the future of scientific discovery.

일시 : 2025년 5월 26일(월) 16:00 ~ 17:00장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실)연사 : 황병학 박사님(고등과학원 수학부)특강 주제 : Formalizing Mathematics: Why and How초록 : Formalizing mathematics involves translating mathematical statements from natural language into a precise formal language that computers can understand.​As modern mathematics becomes deeper and more complex, the importance of formalization has grown significantly.​In this talk, I will introduce the concept of formalization, explore its significance, and highlight current successful and ongoing projects in the field.

학생처 Student Success Center(구. 경력개발센터)에서 개교 120주년 기념사업의 일환으로 2025년 ‘세상을 바꾸는 리더’ 렉쳐 시리즈를 개최합니다. 일곱번째 연사로 “서은숙 메릴랜드대 교수”(고대 물리학과 80학번, 천체물리학 분야의 세계적 권위자) 님을 모시고, Challenging Extremes: From Antarctica to the International Space Station을 주제로 강연을 듣고자 합니다. 관심있는 고려대 구성원(학생 및 교직원) 여러분들의 적극적인 참여 부탁드립니다. □ 주제: Challenging Extremes: …

2025년 세상을 바꾸는 리더 렉쳐 시리즈(7회차) 더 보기 »

1. 일시 : 05월 09일 (금) 오후 4시-5시 2. 장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실) 3. 연사 : 최민석 교수님 (포스텍 수학과) 4. 제목 : Scientific Machine Learning: Algorithms and Applications 5. 초록 : Scientific Machine Learning (SML) is rapidly emerging as a powerful approach for tackling complex problems in science and engineering by integrating machine learning with real-world data and the fundamental laws of physics. This talk will provide a concise overview of core SML concepts and key algorithms. We will …

[콜로퀴엄] Scientific Machine Learning: Algorithms and Applications(25/5/9) 더 보기 »

일시 : 2025년 4월 11일(금) 13:30 ~ 14:30장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실)연사 : 양기성 교수님(숭실대학교 금융학부)주제 : 생명보험사 내부모형 요구자본의 모형 민감도 분석 : 외부 시나리오 이자율 모형 중심으로

1. 일시 : 04월 11일 (금) 오후 4시-5시2. 장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실)3. 연사 : 배한택 교수님 (UNIST 수리과학과) 4. 제목 : Decay Rates of Solutions to the Incompressible Navier-Stokes Equations 5. 초록 : In this talk, we demonstrate how to derive temporal decay rates of solutions to the incompressible Navier-Stokes equations.We first deal with weak solutions and show how to improve known results using the Fourier splitting method with initial data in the space of pseudo-measures.The second part of this talk is to derive decay rates of mild solutions  by applying Gevrey regularity argument.

1. 일시 : 03월 21일 (금) 오후 4시-5시2. 장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실)3. 연사 : 이용남 교수님 (KAIST 수리과학과)4. 제목 : Elliptic surfaces and their compact moduli spaces 5. 초록 : Elliptic surface is a surface that has an elliptic fibration over a smooth algebraic curve.​Elliptic surfaces form a large class of surfaces that contains many of the interesting examples of surfaces, and  are also important to understand boundary of KSBA compact moduli of surfaces of general type.Motivated by Miranda and Ascher-Bejleri’s works on compactification of moduli space of rational elliptic surfaces with a section, we study to construct compact moduli space of elliptic surfaces with a multiple fiber.​Particular emphasis is placed on the study of rational elliptic surfaces with a multiple fiber and Dolgachev surfaces. The main approach to understanding limit surfaces is Q-Gorenstein smoothing of singular surfaces.