최민석 교수
Minseok Choi
포항공과대학교 환경공학부 · 의사결정과학
연구실 소개
최민석 교수의 연구실은 고차원 함수 근사 및 확률적 미분 방정식의 불확실성 정량화를 핵심으로 삼고 있습니다. 다변수 함수의 효과적 차원 분석과 다항 chaos 전개를 기반으로 한 정확도 향상 기법, 특히 가중치 이론과 다중 요소 다항식 근사를 활용한 오차 추정 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 물리 법칙을 통합한 베이지안 신경망과 생성적 적대 신경망을 활용한 스토케스틱 PDE 문제 해결 기법을 연구하며, 실용적이고 정밀한 불확실성 분석 기법을 제안하고 있습니다. 이는 과학 정책 및 융합기술 분야의 협업 네트워크 분석을 통해 연구 생태계의 발전 방향성까지도 고려하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15We focus on the analysis of variance (ANOVA) method for high dimensional function approximation using Jacobi polynomial chaos to represent the terms of the expansion. First, we develop a weight theory inspired by quasi-Monte Carlo theory to identify which functions have low effective dimension using the ANOVA expansion in different norms. We then present estimates for the truncation error in the ANOVA expansion and for the interpolation error using multielement polynomial chaos in the weighted K
.Bayesian physics-informed neural networks (B-PINNs) have emerged as an efficient tool for uncertainty quantification in partial differential equations (PDEs). However, their applicability has been limited to accounting for noisy data. They fail to effectively address the uncertainty arising from the randomness of physical parameters in stochastic PDEs (SPDEs). To this end, we propose a novel Bayesian deep learning framework designed for uncertainty quantification in SPDE problems. We model the
We propose novel structures of generator and discriminator in physics-informed generative adversarial networks called multiple-generator-and-discriminator generative adversarial networks (MGDGANs), that are designed to solve stochastic partial differential equations (SPDEs). MGDGANs for SPDEs consist of three steps: a generator that samples a solution to the SPDEs, a physics-informed operator that enforces the governing equation, and a discriminator that distinguishes between samples from the ge
본 연구는 국내 융합기술 분야 연구자들 간의 연구 협력 행태를 알아보기 위하여 사회적 연결망 분석(social network analysis)을 수행하였다. 융합기술분야 연구자 1,095명로 구성된 국내 융합기술 연구자 네트워크의 특성은 다음과 같다. 첫째, 융합기술 연구자들은 다른 과학기술분야에 비해 인당 논문 편수가 많아, 융합기술분야에서 새로운 지식 창조가 활발하게 이루어지고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 높은 생산성에 비해 융합기술연구자 그룹의 상당수가 논문의 공동저작을 활발하게 진행하고 있지 않고 제한된 협력 관계만을 보여주고 있다. 마지막으로, 네트워크 구성원들 간의 거리가 다른 과학기술분야의 그것에 비해 가깝지만, 삼각형 모양 관계의 공동 연구하는 형태로 발전하지 않고 양자 간의 공동 연구로만 머물러 있는 경우가 많다. 오직 소수의 연구자들의 허브 역할로 연구자들 간의 연결고리가 유지되고 있다. 즉, 국내 융합기술 연구 분야의 협력 관계는 분권형 이라기보다는 집중형의 특
A three-dimensional computation was conducted to understand effects of the inlet boundary layer thickness on the internal flow in a low-speed axial compressor operating at the design condition() and near stall condition(). At the design condition, the flows in the axial compressor show, independent of the inlet boundary layer thickness, similar characteristics such as the pressure distribution, size of the hub corner-stall, tip leakage flow trajectory, limiting streamlines on the blade suction s
Today convergence technologies have become a major issue in science policy. This paper describes the current state of scientific collaboration in convergence technologies among researchers in South Korea, by conducting survey and the Social Network Analysis (SNA) with a data set of 1,095 researchers who have involved in the development of the convergence technologies. The main research findings are fivefold. First, dominant numbers of researchers are involved in convergence technology with IT be
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