Invited Talks and Seminars (2025)

😍(23) September 23th, 2025 @  한국원자력연구원
한국소음진동공학회 원자력부문회  
Host: 한국원자력연구원 박진호 박사님 (Smart Sensing, Advanced Monitoring & Diagnostics 팀)
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   AI 및 물리기반 대리모델을 활용한 디지털 트윈 및 가상센싱 기술 & SMR 설계 적용 전략  
"Digital Twin and Virtual Sensing Technologies Utilizing AI and Physics-Based Surroagte Models, and Their Application Strategies for SMR Design "

 😍(22) September 15 th, 2025 @ Gent University in Belgimum (English Talks)
The 9th International Conference on Advanced COmputational Methods in ENgineering and Applied Mathematics (ACOMEN2025)
MS2 - Advancements in Neural Network Solvers for PDEs: Applications and Challenges
Host: Minseok Choi (Pohang University of Science and Technology) and Jooyoung Hahn (Czech Technical University in Prague)
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   인과성이 강화된 물리 기반 시뮬레이터를 활용한 희소 센서 계측 기반 실시간 전역장 추정  
"Causality-enhanced physics-informed simulators with sparse sensor measurements for real-time full-field estimation"

😍(21) September 4th, 2025 @  COEX Asem Ballroom
[한국과학기술정보연구원] 한국슈퍼컴퓨팅컨퍼런스(KSC2025) AI-Physics Hybrid Computing 분과 
Host: KISTI  손일엽 박사/팀장
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   센서 기반 물리정보·물리인지 기계학습을 활용한 비선형 편미분방정식의 실시간 대리모델링
"Real-Time Surrogate Modeling of Nonlinear PDEs via Sensor-Driven Physics-Informed and Physics-Aware Machine Learning "

😍(20) August 26th, 2025 @  한국항공우주연구원  위성우주탐사시험센터
Host: 한국항공우주연구원 서희준 박사
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   물리지식기반 머신러닝을 이용한 이상진단 및 우주 분야 활용
"Physics-Informed Machine Learning (PIML)- for anomaly detection with space application"

😍(15)  July 18th, 2025 @ ZOOM (온라인 ) 1:30 PM  ~ 4: 30PM
Host: GC: Artificial Intelligence and Robotics (경희대학교 외국인 학부생들을 위한 수업), 14 th week
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  "Scientific AI: Foundation and Enginnering Applications"

😍(13) July 8th, 2025 @  대전 인세라 솔루션
Host: 권영관 박사님.  
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  인공위성 조준선 지터 해석 및 발사환경시험 연구  
"Line-of-Sight Jitter Modeling and Environmental Qualification for Satellite "

😍(12) June 26th, 2025 @  한국항공우주학회 우주학술대회 여수 디오션
Host:  GIST 최성임 교수
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   항공우주 응용을 위한 고도화된 수렴성 향상 PIML 프레임워크: 시간 인과성, 고주파 임베딩, 기저 함수 확장 및 KAN 기반 접근
"An Enhanced PIML Framework with Improved Convergence for Aerospace Applications: Temporal Causality, High-Frequency Embedding, Basis Function Enrichment, and KAN-based Approach "

😍(11) June 24th, 2025 @ 한국PHM학회  제주도 부영호텔
Host:  GIST 오현석교수
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:   시간인과성이 고려된 물리지식기반 인공신경망을 이용한 실시간 빔/평판 구조물의 응답 예측
"Real-time dynamic response estimation of beam/plate system using a physics-informed machine learning considering temporal causality" 

😍(10) June 10th, 2025 @  한국기계연구원 AI 확산 TF팀
Host: 한국기계연구원 김인영 박사
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  개선된 물리 기반 머신러닝(PIML)을 통한 수렴성 개선 및 산업적 응용
"Enhanced Physics-Informed Machine Learning (PIML) for Improved Convergence and Industrial Applications"

😍(9) May 30th, 2025 @  아주대 기계공학부
Host: 아주대 이진우 교수
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  인공 지능 기반 동역학과 진동학 연구  
" AI-Based Research in Dynamics and Vibration "

😍(8) April 24th, 2025 @  기계학회 동역학 및 제어 부문 (현대자동차  특별세션)
Host: 김종남 (한국자동차연구원)
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  물리지식기반 머신러닝을 이용한 자동차 PHM 분야 활용
" Application of Physics-Informed Machine Learning in Automotive PHM (Prognostics and Health Management) "

😍(7) April 22th, 2025
Host: 최원규 (한국전자통신연구원)
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  물리지식기반 머신러닝의 개요, 응용 및 현황  
" Overview, Applications, and Current Status of Physics-Informed Machine Learning  "

😍(6) April 10th, 2025 @  금오공대 온라인 세미나
Host: 손정우(금오공대 기계시스템공학과)
연사: 임재혁(경희대학교)
제목:  우주 모빌리티 및 전개구조물
 " Space Mobility and Deployable Structures"

😍(5) April 10th, 2025 @  대한기계학회 신뢰성 부문 초청세미나
Host: 대한기계학회 신뢰성 부문 조직위원장 한창운 교수
연사: 임재혁(경희대학교)
제목: 개선된 물리 기반 머신러닝(PIML)을 통한 수렴성 개선 및 산업적 응용
"Enhanced Physics-Informed Machine Learning (PIML) for Improved Convergence and Industrial Applications"

😍(4) February 4th, 2025 @  금오공대 기계시스템공학부
Host: 금오공대 손정우 교수
연사: 임재혁(전북대)
제목:  물리지식이 결합된 실시간 시뮬레이션과 에니메이션: 만화부터 Sora-AI와 Genesis-AI 까지 
"Real-time & Physics-Informed Simulation and Animation: from cartoon to Sora-AI and Genesis-AI"

😍(1) January 7th, 2025 @  한국항공대학교(KAU) 항공우주공학과
Host: KAU 김상우 교수
연사: 임재혁(전북대)
제목:  물리지식기반 머신러닝기법을 활용한 항공우주분야 활용: 대리모델, 고장진단 및 생성형 설계
"Aerospace Applications of Physics-Informed Machine Learning Techniques: Surrogate Modeling, Fault Diagnosis, and Generative Design "