연구실은 형식적 보장과 자동화 기법을 활용하여 데이터 프라이버시 보호, 기계학습의 적대적 강건성, 그리고 확률적 프로그램 최적화 등 신뢰성과 효율성을 동시에 확보하는 연구를 수행하고 있습니다. 또한 부동소수점 신경망의 보편 근사 능력 증명 및 특이점 처리를 통한 모델 축소와 시뮬레이션 시스템 개선과 같은 이론적 기반을 바탕으로 한 실용적인 응용 기술 개발에도 집중하고 있습니다.
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 10편 중 6편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형게재지가 확인되지 않은 논문 3편
저널 논문 5프리프린트 3학회 논문 2
이 연구실 논문의 30%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 0편 · 참여 2편
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 3개(4편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야