이 연구실은 자율주행 및 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 가상 학습 데이터 생성, 양자화 및 효율적 미세 조정 (Fine-Tuning), 그리고 검색 증강 기술 등을 활용한 최적화 기법을 집중적으로 연구하고 있습니다. 또한 자연어 처리와 토픽 모델링을 기반으로 한 언어 모델의 추론 능력 강화 및 에이전트 계획 수립과 같은 최신 NLP 기술을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
45
논문
12
주도 (교신·마지막저자)
2
분야 상위 10% 논문
0.61
FWCI 중앙값
141
총 인용
2015–2026
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 45편 중 19편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
저널 논문 28학회 논문 11프리프린트 6
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 0편 · 참여 1편
연구 계통도
Computer Vision and Pattern Recognition, Information Systems는 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 6개(7편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야