연구정보

연구소/센터
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포스텍수학연구소
(POSTECH Mathematics Institute)

포스텍수학연구소는 세계 정상급의 수학과로 도약하기 위하여 첨단 연구문제의 해결을 위한 수학자들의 방문연구를 지원하며, 젊은 수학자들에게 심도 깊은 연구토의의 장을 제공하고, 연구 Hub로서의 중추적인 역할을 하고자 2007년 9월에 설립되었습니다.

특히, 2007년-2016년 간의 9년 동안 한국연구재단의 중점연구소로 선정되어 현대수학의 근간이 되는 분야를 중심으로 경쟁력 있는 연구 활동과 세계 정상급의 차세대 수학 연구자 육성에 기여하여 왔습니다.

홈페이지 연결:  https://pmi.postech.ac.kr/

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포스텍수리데이터과학연구소
[POSTECH MINDS(Mathematical Institute for Data Science)]

포스텍이 가진 우수한 연구자와 연구환경을 이용하여 DS & AI mathematical, fundamental research 를  선도하며, AI시대 수리과학분야 발전을 이끌 포스텍 수리 데이터과학 연구소(POSTECH MINDS, 소장 정재훈 교수) 개소식을 2020.11.25(수)에 개최함.

주요 연구목적은 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석 모델의 미래핵심이론 연구 /  수학, 데이터분석 이론에 기반한 핵심 응용 연구 및 사회문제와 철학적 담론 연구 등이다.

홈페이지 연결:  https://minds.postech.ac.kr

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기하학 수리물리 연구단
(Center for Geometry and Physics)

기하학 수리물리 연구단은 순수수학과 이론물리의 상호작용이 중요시되는 세계적 학문추세를 반영하여 순수수학인 사교기하학과 대수기하학, 그리고 수리물리 분야의 핵심인 양자장/끈이론을 융합하는 연구를 진행하고 있습니다.

본 연구단은 내부 구성원의 유기적인 상호교류 활성화를 위해 우수한 인적 교류와 연구 아이디어 교환이 상시로 이루어질 수 있는 연구환경을 조성하고자 노력하고 있으며 단순 융복합 연구를 넘어 새로운 수학 분야를 창조하고

전 세계가 주목하는 역동적인 연구단이 될 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.

특히 본 연구단의 주요 연구주제인 그로모프-플로어 이론은 지난 30여 년 동안 기존의 전통적인 기하학적 방법론뿐 아니라 동역학, 해석학, 그리고 호몰로지컬대수의 종합적인 방법론을 통하여 사교위상수학의 신분야를 창출하였으며 이론물리 끈 이론에서 거울대칭 이론을 확립하는 데에 한 축을 이루고 있습니다.

홈페이지 연결: https://cgp.ibs.re.kr/

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포스텍수리응용센터
(Postech Center for Applications of Mathematics)

포스텍 수리응용센터(PCAM)는 수학 전 분야의 응용 가능성을 모색하여 그에 관한 연구 활동을 하고, 수학의 외연 확장을 통해 수학계, 타 학문, 산업계의 허브 역할을 담당하고 있습니다.

학술적인 연구결과를 바탕으로 기술과 산업 발전에 이바지하며, 수리적 이해와 연구 능력을 바탕으로 실제적인 문제 해결 능력을 갖춘 인재를 육성해 나갈 계획입니다.

홈페이지 연결: http://pcam.postech.ac.kr/

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위상수학연구센터
(Center for Research in Topology)

위상수학 및 관련 분야 연구 수행을 통해 세계수준의 임팩트를 갖는 결과를 도출하여 국제적 연구의 새로운 방향과 지향점을 제시하며 다음 세대의 연구를 선도하여 인류의 지적 발전에 기여하기 위해 2019년 9월 설립되었습니다. (센터장: 차재춘 교수)

본 연구센터의 연구 목표 달성을 통해 시의적 중요성과 파급 효과를 갖는 결과가 도출되고 향후 연구의 방향을 제시하는 성과를 거둘 것으로 기대하며, 특히 현재 수학적 공간 연구의 최고 난제라 할 수 있는 4차원의 연구에 있어 가장 궁극적이고 핵심적 질문인 디스크 임베딩 문제에 대한 연구를 국제적으로 가장 앞서 나아가 선도하며 세계적 연구 트렌드 지향점을 설정하는 연구센터로 발전해 나갈 계획입니다.

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수리기계학습연구센터
(Center for Mathematical Machine Learning and its Applications)

본 연구센터는 기계학습의 수학적 이론 연구로 기계학습의 근본적 문제 해결, 단편적 사례 중심의 기존 기계학습 연구 패러다임에서 벗어나 수학을 이용하여 인공지능의 작동원리 규명, 수학 기반 신경망과 기계학습에서 근사 오차 정량화 연구 등을 수행하고 있습니다. 또한 인공지능을 이용해 수학 난제의 실마리 확보. 이론 기반 모델과 현실에서 두각을 나타내고 있는 실제 학습 알고리즘에 대한 연구를 수행하고 있습니다.

홈페이지 연결: https://www.cm2la.com/

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