수학과

서울대학교 수학교육과를 졸업하여 동 대학원 수리과학부에서 석사, 박사학위를 취득했다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산 유체역학, 수학적 최적화, 인공지능 및 산업응용수학등이며, 관련 논문들을 SCIE급 국제학술지에 발표하였다. 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE)회원으로 활동 중이며, 현재 한국산업응용수학회(KSIAM)에서 총무이사를 역임하고 있다. 

He graduated from the Department of Mathematics Education at Seoul National University, where he also received his M.S. and Ph.D. degrees in Mathematical Sciences. His research interests include numerical analysis, computational fluid dynamics, mathematical optimization, artificial intelligence, and industrial mathematics. He is an active member of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics (KSIAM), the Korean Mathematical Society (KMS), and the Korean Society for Computational Fluids Engineering (KSCFE), and currently serves as General Affairs Director of KSIAM.

기체 통계물리 분야에서 다양한 입자들이 동역학 방정식 및 편미분 방정식을 통해 상호작용하는 네트워크 시스템을 연구하고 있다. 서울대학교에서는 쿠커-스메일 플로킹 방정식의 해의 진행 양상 분석을 통해 쌍곡 편미분 방정식 분야에서 박사 학위를 취득했으며, 그 이후에는 박사후 연구원으로써 스페인 데우스토 대학에서 네트워크 시스템의 수학적 제어 이론에 관한 연구를 수행하였다. 최근 연구에서는 무작위적 브라운 운동 혹은 노이즈 하에서 여론 동기화 시스템의 안정성을 주로 다루고, 이와 관련하여 동기화 시스템의 수치적 근사 및 여론기반 최적화 알고리즘의 수렴성 등의 확률 미분 방정식 분야에서 연구를 지속하고 있다.

I am conducting research in the field of gas statistical physics, exploring network systems where numerous particles interact through dynamical equations and partial differential equations. I obtained my doctoral degree at Seoul National University, specializing in hyperbolic partial differential equations, by analyzing the progression patterns of solutions to the Cucker-Smale flocking equation. Following that, I conducted research on mathematical control theory as a postdoctoral researcher at the University of Deusto in Spain. Recently the research topic has been expanded to the stochastic systems, including consensus-based optimization and random interaction sampling for numerical approximations.

고려대학교 수학과를 졸업하고 동 대학원에서 확률론 전공으로 박사학위를 취득하였다. 이후 KAIST, 서울대학교, 고등과학원에서 연구원으로 재직하였다. 주요 연구 분야는 확률론, 편미분방정식, 확률편미분방정식, 조화해석 및 최적수송이다. 비국소 연산자와 가중 함수공간에 대한 해석학적 이론을 바탕으로 편미분방정식과 확률편미분방정식의 해의 존재성, 유일성 및 정칙성을 연구하고 있으며, 관련 논문들을 국제학술지에 발표하였다. 최근에는 인공신경망의 근사 이론과 최적수송으로 연구를 확장하여, 고차원 편미분방정식의 신경망 근사와 무한차원 힐베르트 공간에서의 확률분포 학습을 연구하고 있다. 이를 통해 확률적 현상을 기술하는 수학적 모델의 해석과 인공지능 방법론의 이론적 기초를 연결하는 연구를 수행하고 있다.

Jae-Hwan Choi received his bachelor’s degree in mathematics and his Ph.D. with a specialization in probability theory from Korea University. He subsequently held research positions at KAIST, Seoul National University, and the Korea Institute for Advanced Study. His main research interests include probability theory, partial differential equations, stochastic partial differential equations, harmonic analysis, and optimal transport.

His research addresses the existence, uniqueness, and regularity of solutions to partial differential equations and stochastic partial differential equations through the analysis of nonlocal operators and weighted function spaces. He has published related work in international academic journals. More recently, he has expanded his research to neural network approximation theory and optimal transport, studying neural network approximation of high-dimensional partial differential equations and the learning of probability distributions in infinite-dimensional Hilbert spaces. His work connects the analysis of mathematical models of stochastic phenomena with the theoretical foundations of artificial intelligence.