이 연구실은 텐서 분해, 그래프 신경망, 그리고 대규모 언어 모델 (LLM) 압축 등 다양한 머신러닝 도메인에서 정확도와 효율성을 동시에 높이는 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 특히 불규칙한 데이터 구조 처리, 양자화 및 도메인 적응을 통한 모델 최적화, 그리고 지식 그래프를 활용한 예측 성능 향상을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다.
37
논문
34
주도 (교신·마지막저자)
12
분야 상위 10% 논문
1.87
FWCI 중앙값
135
총 인용
2016–2026
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 37편 중 28편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 12편
학회 논문 23저널 논문 8프리프린트 6
이 연구실 논문의 32%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 17편 · 참여 1편
연구 계통도
2025년에 Computer Vision and Pattern Recognition가 새로 갈라졌습니다. 기존 줄기는 모두 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 4개(5편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야