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권도현 연구실
서울시립대학교 수학과 권도현 교수
Mean curvature flow
Wasserstein distance
Optimal transport
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권도현 연구실

서울시립대학교 수학과 권도현 교수

권도현 연구실은 서울시립대학교 수학과를 기반으로, 편미분방정식(PDE)의 해석과 그 응용을 중심으로 한 첨단 수학 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 PDE의 이론적 구조와 해의 존재성, 유일성, 그리고 장기적 거동에 대한 심도 있는 분석을 통해, 수학적 기초 이론의 발전에 기여하고 있습니다. 특히, 기울기 흐름(gradient flow) 구조와 변분법, 최적화 이론을 융합하여, 복잡한 자연현상 및 인공지능 문제를 수리적으로 모델링하고 해석하는 데 주력하고 있습니다. 최근에는 기계학습, 최적화, 생성모델 등 인공지능 분야와의 융합 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 확산모델, Wasserstein GAN, 강화학습 등에서 PDE와 최적수송 이론을 접목하여, 데이터 기반의 문제 해결과 새로운 알고리즘 개발에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 이론적 수학과 실용적 인공지능 기술의 경계를 허물며, 다양한 학제 간 융합 연구를 선도하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 유체역학 및 자기유체역학(MHD)에서의 비선형 PDE 해석, 특이성 형성, 소용돌이 및 자기장 구조, 혼돈과 안정성 등 복잡계 현상에 대한 수리적 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 기상, 해양, 천체물리, 플라즈마 등 다양한 자연현상에 대한 이해를 심화시키고, 실제 문제 해결에 필요한 수치해석 및 시뮬레이션 기법 개발에도 기여하고 있습니다. 기하적 해석, 변분 문제, 기하적 흐름, 최적수송 등은 본 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 최소곡률 흐름, 면적보존 곡률 흐름, 결정질 곡률 흐름 등 다양한 기하적 진화 방정식의 해석과, 생성모델의 수학적 기반 연구를 통해, 순수수학과 응용수학의 경계를 넘나드는 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 영상처리, 데이터 과학, 물리모델링 등 다양한 분야와의 융합을 촉진하고 있습니다. 권도현 연구실은 이론적 연구와 더불어, 실제 데이터와 물리적 현상에 기반한 문제 해결, 수치적 방법론 개발, 실험적 검증 등 실용적 연구에도 힘쓰고 있습니다. 다양한 국내외 연구기관 및 학계와의 협력을 통해, 수학의 새로운 지평을 열고자 노력하고 있습니다.

Mean curvature flowWasserstein distanceOptimal transportGradient flowKantorovich duality
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제약(부피/면적)을 갖는 평균 곡률 흐름의 기하해석 연구 thumbnail
제약(부피/면적)을 갖는 평균 곡률 흐름의 기하해석 연구
Geometric analysis of mean curvature flow under volume/area constraints
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
·
인용수 2
·
2024
Area-preserving anisotropic mean curvature flow in two dimensions
Eric Kim, Dohyun Kwon
IF 2 (2024)
Calculus of Variations and Partial Differential Equations
https://doi.org/10.1007/s00526-024-02859-6
Mathematics
Mean curvature flow
Curvature
Flow (mathematics)
Mean curvature
Geometry
Mathematical analysis
Combinatorics
2
Preprint
|
인용수 0
·
2024
Area-Preserving Anisotropic Mean Curvature Flow in Two Dimensions
Eric Kim, Dohyun Kwon
arXiv (Cornell University)
우리는 평면에서 부피 제약 하에 비등방성 곡률에 의해 집합이 운동하는 양상을 연구한다. 우리는 면적을 보존하는 비등방성 평탄 흐름이 같은 면적을 갖는 서로 분리된 Wulff 형상들의 연접(합집합)으로의 지수적 수렴을 보이며, 이는 비등방성 둘레(perimeter) 함수의 임계점에 해당한다. 이는 3ite{julin2022}에서 연구된 등방성 경우의 결과에 대한 비등방성 유사 해석이다. 본 접근의 참신성은 Cahn-Hoffman 지도를 사용하여 경계 성분을 Wulff 형상의 작은 섭동으로 매개화한다는 점에 있다. 또한 우리는 평탄 흐름이 특정한 반사 비교(reflection comparison) 대칭들을 보존함을 보이며, 이를 통해 수렴하는 프로파일과 초기 데이터 사이의 거리의 균일한 상계들을 얻을 수 있음을 보인다.
http://arxiv.org/abs/2405.08296
Mean curvature flow
Curvature
Mean curvature
Flow (mathematics)
Geometry
Mathematics
Geology
3
Preprint
|
인용수 2
·
2023
Complexity of Block Coordinate Descent with Proximal Regularization and Applications to Wasserstein CP-dictionary Learning
Dohyun Kwon, Hanbaek Lyu
arXiv (Cornell University)
우리는 근위 정칙화(proximal regularization)를 결합한 가우스-자이델 유형의 블록 좌표 하강법(BCD-PR)을 고려한다. BCD-PR은 제약 하의 일반적인 비볼록 목적함수를 최소화하는 고전적 방법으로서, 실제 응용 분야가 폭넓다. 우리는 이 알고리즘에 대한 최악의 경우 복잡도 상계를 이론적으로 정립한다. 즉, 블록 단위 제약을 갖는 일반적인 비볼록 매끄러운 목적함수에 대해, 고전적 BCD-PR 알고리즘이 O(1/epsilon) 반복 내에 ε-정상점(ε-stationary point)으로 수렴함을 보인다. 또한 완화된 조건 하에서는, 알고리즘을 각 단계마다 부정확하게(inexactly) 수행하더라도 이 결과가 여전히 성립한다. 응용으로서, 주어진 d차원 결합확률분포들의 집합을 잘 근사할 수 있는 일련의 기본 확률분포들을 찾는 ‘Wasserstein CP-dictionary learning’을 위한 증명 가능하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 우리의 알고리즘은 이중 공간(dual space)에서 동작하는 BCD-PR의 한 버전이며, 원문제(primal problem)는 엔트로피(entropically) 및 근위적으로(proximally) 모두 정칙화된다.
http://arxiv.org/abs/2306.02420
Coordinate descent
Regularization (linguistics)
Algorithm
Block (permutation group theory)
Mathematics
Range (aeronautics)
Gradient descent
Set (abstract data type)
Mathematical optimization
Computer science
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2
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1
2023년 5월-2026년 2월
|61,917,000
편미분방정식의 기울기 흐름 구조를 활용한 경계 움직임 연구
본 연구에서 경계 문제의 하나인 평균 곡률 흐름에 대해서 기울기 흐름 구조를 활용하여 이 흐름의 수렴성, 정칙성, 균질성에 대한 연구하고자 한다. 구체적으로 다음 세 가지 문제들을 목표하고자 한다.문제1. 수정 평균 곡률 흐름(crystalline mean curvature flow)의 수렴성 증명2022년에 Mathematische Annalen에 출판된...
편미분방정식
기울기 흐름
경계 움직임
평균 곡률 흐름
분류
2
2023년 5월-2026년 2월
|77,396,000
편미분방정식의 기울기 흐름 구조를 활용한 경계 움직임 연구
본 연구에서 경계 문제의 하나인 평균 곡률 흐름에 대해서 기울기 흐름 구조를 활용하여 이 흐름의 수렴성, 정칙성, 균질성에 대한 연구하고자 한다. 구체적으로 다음 세 가지 문제들을 목표하고자 한다.문제1. 수정 평균 곡률 흐름(crystalline mean curvature flow)의 수렴성 증명2022년에 Mathematische Annalen에 출판된...
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AI 생성모델의 수학적 난제 해결
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대규모 Bilevel 최적화 문제 해결을 위한 혁신 알고리즘
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세계가 주목하는 차세대 수학 리더의 독보적 역량
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기하학적 흐름(Geometric Flow) 기반 데이터 구조 해석
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복잡 유체 현상 해석을 위한 첨단 수리 모델링
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