연구실은 시계열 예측, 추천 시스템, 사회 네트워크 확산, 그리고 그래프 신경망 등 다양한 도메인에서 데이터의 구조적 특성과 분포를 효과적으로 모델링하는 방법에 집중하고 있습니다. 특히 저랭크 적응 (LoRA), Mamba2, 프랙탈 노드 및 스펙트럴 클리핑과 같은 효율적인 학습 기법을 활용하여 계산 비용을 줄이면서도 정확도를 높이는 최적화 전략을 탐구하며, 합성 사전 지식을 통한 전이 학습이나 도메인 적응 문제를 해결하는 방향으로 연구를 진행하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
Machine Learning
109
논문
65
주도 (교신·마지막저자)
28
분야 상위 10% 논문
1.84
FWCI 중앙값
1,626
총 인용
2001–2026
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 109편 중 67편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 49편
학회 논문 53프리프린트 41저널 논문 15
이 연구실 논문의 45%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 2편
연구 계통도
Signal Processing, Building and Construction는 2025년 이후 논문이 없습니다. 지금도 하고 있는 줄 알고 지원하면 헛걸음입니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 14개(15편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야