연구실은 확률 프로그래밍과 베이지안 모델링을 기반으로 그래프 이론 및 인과 추론을 확장하는 논리적 기반을 구축하고 있습니다. 또한, 신경망의 수렴성과 최적화 기법을 분석하여 차원 제한 없이 작동하는 기초 모델을 개발하는 등 이론적 엄밀함과 계산 효율성을 동시에 추구합니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
프로그래밍 언어. 기계학습.
25
논문
13
주도 (교신·마지막저자)
1
분야 상위 10% 논문
0.58
FWCI 중앙값
46
총 인용
2021–2026
수집 범위
FWCI(Field-Weighted Citation Impact)는 같은 분야·연도·논문 유형의 세계 평균을 1.0으로 놓고 비교한 값입니다. 분야 보정이 되어 있어 학회 논문과 저널 논문, 전산학과 재료공학을 같은 잣대로 볼 수 있습니다. 논문 25편 중 13편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 15편
프리프린트 12저널 논문 11학회 논문 2
이 연구실 논문의 60%는 OpenAlex에 게재지가 기록돼 있지 않거나 arXiv 같은 프리프린트 저장소로만 남아 있습니다. 국내 전산 분야에서 흔한 일이며, 실제 학회 게재본이 없다는 뜻이 아닙니다. 이 때문에 이 사이트는 게재지 등급(SCIE, Impact Factor 등)을 매기지 않습니다 — 그렇게 하면 최상위 학회에 주로 내는 연구실이 가장 불리해집니다.
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 3편 · 참여 0편
연구 계통도
모든 분야가 2025년 이후로도 이어지고 있습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 9개(12편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.