이 연구실은 멀티모달 학습, 생성적 적대 신경망 (GAN), 그리고 지속적 학습 등 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 이미지, 비디오, 코드 및 3D 포인트 클라우드와 같은 다중 데이터 소스를 효과적으로 처리하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 이러한 모델의 견고성 강화, 도메인 적응, 그리고 오디오 - 시각적 정보 이해를 통한 지능형 콘텐츠 분석 등 실제 응용 분야에 적합한 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템을 구축하는 데 주력하고 있습니다.
114
논문
67
주도 (교신·마지막저자)
27
분야 상위 10% 논문
1.23
FWCI 중앙값
1,327
총 인용
2019–2026
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 114편 중 77편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 40편
학회 논문 59프리프린트 34저널 논문 21
이 연구실 논문의 35%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 11편 · 참여 12편
연구 계통도
2025년 이후 Control and Systems Engineering가 새로 갈라졌고, Biomedical Engineering는 끊겼습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 16개(20편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야