강인균

연구 분야 / Research Interests

강인균은 물리 정보 신경망(PINN)을 활용하여 쌍곡형 편미분방정식(hyperbolic PDE)을 해석하는 연구에 집중하고 있습니다. 특히 충격파(shock)와 같은 불연속 현상을 안정적으로 포착하고, 비선형 파동 문제에서 정확도와 강건성을 높일 수 있는 학습 기법과 신경망 구조를 탐구합니다. 현재는 충격파와 불연속 해를 보다 효과적으로 다룰 수 있는 PINN 기반 방법론 개발에 주력하고 있습니다.

Ingyun’s research focuses on solving hyperbolic partial differential equations using Physics-Informed Neural Networks (PINNs). In particular, he investigates training techniques and network architectures that can stably capture discontinuous phenomena such as shocks, and that improve accuracy and robustness on nonlinear wave problems. His current efforts center on developing PINN-based methodologies that more effectively handle shock waves and discontinuous solutions.

진행 중인 연구 / Ongoing Research

• Learning Discontinuity-Aware PINNs for Nonlinear Hyperbolic PDEs

학력 / Education

• 석사과정, 빅데이터융합학과, 전남대학교