화상강의실 바로가기 발표자료

6월 3일 (목) 10:50~11:35 B10.1
이재욱 교수(서울대학교)


금융공학과 AI

이 튜토리얼에서는 먼저 지난 200년간의 금융 정보기술, 금융공학 기술을 소개하고 이러한 기술들이 초래한 금융시스템 위기 사례들을 통해 금융 경제및 기계학습 모형의 장단점을 소개 하고자 합니다. 마지막으로 AI 기반 핀테크 기술에 적용하기 위해 진행되고 있는 다양한 금융 AI 연구 방법과 사례들을 소개합니다.


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6월 3일 (목) 11:35~12:20 B10.2
장희수 교수(숭실대학교)


디지털 화폐와 블록체인

블록체인의 기본적인 개념을 바탕으로 블록체인과 암호화폐의 관계에 대해 논의하고 나아가 CBDC와의 관계 및 시사점을 다루고자 합니다. 또한 최근 이슈화 되고있는 블록체인과 암호화폐들에 대한 주요 질문들에 대해 논의할 예정입니다.


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6월 3일 (목) 14:30~16:00, C10.1
이수지 교수(숭실대학교)


디지털 헬스케어

4차 산업혁명의 도래로 정보기술 및 데이터에 대한 중요성과 관심이 더욱 제고됨에 따라 헬스케어 시스템에서도 데이터 및 인공지능을 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 강연에서는 디지털 헬스케어를 위한 이용 가능 데이터 및 최근 연구 사례들을 살펴보고, 헬스케어 연구의 활성화를 위해 국내 산업공학에서 접근 가능한 방향은 무엇일지 모색하고자 한다.


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6월 3일 (목) 16:20~17:30, D10.1
박찬영 교수(한국과학기술원)


그래프 기반 기계학습

그래프는 개체들 간의 연결 관계를 표현하는 데이터 구조로서 실생활의 다양한 현상들을 표현하는데 널리 사용된다. 그래프 기반 기계학습 모델의 성능 향상을 위해서는 그래프의 구조를 고려해 node 및 edge의 representation을 학습 하는것이 핵심이며, 이를 위해 최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 그래프 분석을 위한 기계학습 기법이 각광을 받고 있다. 본 강연에서는 Graph Representation Learning을 위한 딥러닝 기반 최신 기술 및 연구 동향을 소개한다.


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6월 3일 (목) 17:30~18:00, D10.2
연세대 이영훈 교수 (한국연구재단 책임전문위원(CRB): 다학제 융합·복합)


한국연구재단, 연구제안서 선정되기까지(산업공학 분야)

산업공학 연구의 최대 국가연구지원기관인 한국연구재단의 전반적 연구지원체계와 선정 프로세스를 소개한다. 특히 최근 산업공학 분야의 지원체계의 방향과 구조적 변화를 이해함으로 성공적인 연구제안으로 산업공학 관련 연구의 확대와 학문연구의 리더십을 유지하고자 한다. 아울러 산업공학분야 연구의 미래방향과 숙제에 대한 고찰을 시도한다.

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