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

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Google Scholar 기준 · 마지막 갱신 2026년 9월 24일 06:01 · Scholar 프로필

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

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• 2024기초과학연구원 우수연구원상

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