수리 모델과 딥러닝을 결합해 과학적 현상을 분석합니다. 동역학 시스템부터 공정, 의학 및 생명과학까지 폭넓게 적용할 수 있는 과학적 머신러닝(scientific machine learning) 모델을 개발합니다.

연구 주제

• Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
• Parameter estimation for differential equations
• Density-PINN
• Inference of dynamical systems via machine learning
• Clinical data analysis and medical AI
• Learning from imperfect data
• Symbolic regression

진행 중인 논문

• 심사 중From Nonsmooth Minima to Smooth Branches via Heat Kernel Regularization
• 심사 중Disinfectant Efficacy via Gaussian process
• 심사 중Prediction for Overall Survival in Multiple Myeloma with XGB-AFT
• 심사 중Deep Predictor-Corrector Networks for Robust Parameter Estimation in Non-autonomous System with Discontinuous Inputs

연구비

• 2026.07 – 2031.06 한국연구재단 AI+과학기술 연구비진행 중 National Research Foundation of Korea
• 2024.04 – 2029.03 한국연구재단 우수신진연구 지원사업진행 중 National Research Foundation of Korea

산학 협력

• 2021.03 – 2022.02 블록체인 플랫폼 개발국내 기업
• 2020.11 – 2021.04 산업용 지능형 제어기 AI 모델 개발국내 기업
• 2020.11 – 2021.02 냉간 압연 두께 편차 개선 모델 개발POSCO
• 2020.08 – 2020.10 모바일 기기 위치 추적 알고리즘ELUON
• 2019.07 – 2020.02 열간 압연 온도 예측 모델POSCO
• 2017.07 – 2018.11 제강 공정 AI 알고리즘 개발POSCO

의료기관 협력

• 분당서울대학교병원COVID-19 자가 보고 데이터 기반 중증환자 병상 관리
• 서울아산병원불면증 관리 도구 개선을 통한 수면 진단