이 연구실은 확산 모델의 적대적 정제, 생성적 적대 신경망 (GAN) 의 특성 제거 등 머신러닝 모델의 견고성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 연구를 진행 중입니다. 또한 그래프 신경망의 효율성 증대와 추천 시스템 편향 완화, 그리고 다중 에이전트 시스템의 에너지 효율성 향상 등 실제 응용 분야의 성능과 지속 가능성을 개선하는 기술 개발에도 집중하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
연구실 Machine Learning Lab 전공분야 Machine Learning, Computational Social Science
74
논문
34
주도 (교신·마지막저자)
9
분야 상위 10% 논문
0.43
FWCI 중앙값
301
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 74편 중 59편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 15편
저널 논문 47프리프린트 15학회 논문 12
이 연구실 논문의 20%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 12편 · 참여 11편
연구 계통도
2025년 이후 Electrical and Electronic Engineering, Plant Science가 새로 갈라졌고, Finance는 끊겼습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 22개(28편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야