겸무교수 1 페이지 | 서울대학교AI연구원(AIIS)

사람들

겸무교수

서울대학교 AI 연구원은
AI 원천기술(core AI) 연구자AI 응용기술(x+AI) 연구자가 함께 활동하고 있습니다.

소속
연구분야 (AI 원천)
연구분야 (응용)
223

고봉찬 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Investments, Asset Pricing, Corporate Finance, and Derivatives
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Finance, Commerce

대표논문

한국거래소의 초단위 거래자료 빅데이터를 분석하여 외환위기 당시 외국인 투자자의 영향을 자세히 분석한 논문을 재무금융 분야 세계 톱저널인 Journal of Financial Economics (Vol. 54, No. 2, 1999)에 게재함으로써, 한국거래소 거래자료 이터를 분석한 최초의 논문으로서 한국거래소를 전세계에 널리 알리는 쾌거를 이루었음.
전세계 주식수익률 빅데이터를 분석하여 각국 주식수익률 결정의 공통적인 팩터와 전세계의 공통적인 팩터가 어떻게 다른지를 분석하여 자산가격결정 분야에서 팩터모형의 새로운 연구방향을 제시하는 기여를 하였으며, 해당 논문은  재무금융 분야 세계 톱저널인 Review of Financial Studies (Vol. 24, No. 8, 2011)에 게재하였음.
과제명: 극단적 주식수익률의 반전현상과 복권성향의 투자행태에 관한 연구
연구비 지원기관: 한국연구재단 일반공동연구
연구수행 기간: 2014.12.01~2015.11.30
과제명: Do Domestic Investors Have an Edge? The Trading Experience of Foreign Investors in Korea
연구비 지원기관: 한국학술진흥재단 국제협동연구(우수연구성과 사례로 사후 선정됨)
연구수행 기간: 2004.12.01~2005.11.30
222

고길곤 행정대학원 행정학과

  • 연구실/전공분야계량분석 및 연구방법론, 정책분석, 의사결정이론, 중국행정개혁
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence, Public Data Analytics and Visualization
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

Kilkon Ko (2020), Multivariate Analysis, Munwoo Publisher, forthcoming
Kilkon Ko (2019), Categorical Data Analysis, Munwoo Publisher
Kilkon Ko (2019), Data Analysis and Visualization, Parkyoung Publisher
질문기반 미세먼지 빅데이터분석, 한국환경정책평가원, 2019.3~2019.12.
질문기반 기후변화 빅데이터분석, 한국환경정책평가원, 2020.3~2020.12.
텍스트 분석을 통한 고용정책 프레임 분석, 서울대학교 빅데이터연구소, 2019.1~2019.12
221

황승원 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야언어 데이터 지능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition,Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)검색, 언어, 지식그래프

220

한보형 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야컴퓨터 비전 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han: Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation. ICCV 2015
Hyeonseob Nam, Bohyung Han: Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking. CVPR 2016
Hyeonwoo Noh, Andre Araujo, Jack Sim, Tobias Weyand, Bohyung Han: Large scale image retrieval with attentive deep local features. ICCV 2017
Paul Hongseok Seo, Geeho Kim, Bohyung Han: Combinatorial Inference against Label Noise. NeurIPS 2019
Minsoo Kang, Jonghwan Mun, Bohyung Han: Towards Oracle Knowledge Distillation with Neural Architecture Search. AAAI 2020
Distributed Combinatorial Deep Learning. Google AI Focused Research Award
Privacy Preserving Semantic Image Compression. Kakao Brain
Neural Processing Research Center (대규모 인공 신경망에서의 학습 및 추론 알고리즘 개발), SAIT
219

김아영 공과대학 기계공학부

  • 연구실/전공분야로봇 인식 및 공간 지능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception,Autonomous Driving,Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing

대표논문

Giseop Kim, Sunwook Choi and Ayoung Kim, Scan Context++: Structural Place Recognition Robust to Rotation and Lateral Variations in Urban Environments. IEEE Transactions on Robotics, 2021.
Joowan Kim, Younggun Cho and Ayoung Kim, Proactive Camera Attribute Control using Bayesian Optimization for Illumination-Resilient Visual Navigation. IEEE Transactions on Robotics, 36(4):1256-1271, 2020
Jinyong Jeong, Younggun Cho, Young-Sik Shin, Hyunchul Roh and Ayoung Kim, Complex Urban Dataset with Multi-level Sensors from Highly Diverse Urban Environments. International Journal of Robotics Research, 38(6):642-657, 2019.
218

문수묵 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야가상머신 및 최적화 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

217

이석재 인문대학 철학과

  • 연구실/전공분야서양근대철학, 형이상학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

216

정연석 약학대학 제약학과

  • 연구실/전공분야면역학
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Pharma

대표논문

Atherogenic dyslipidemia promotes autoimmune follicular helper T cell responses via IL-27.
Nat Immunol. 2018 Jun;19(6):583-593. doi: 10.1038/s41590-018-0102-6
IL-27 confers a protumorigenic activity of regulatory T cells via CD39.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2019 Feb 19;116(8):3106-3111.
Fibrinogen cleavage products and Toll-like receptor 4 promote the generation of programmed cell death 1 ligand 2-positive dendritic cells in allergic asthma.
J Allergy Clin Immunol. 2018 Aug;142(2):530-541
Proatherogenic conditions promote autoimmune T helper 17 cell responses in vivo.
Immunity. 2014 Jan 16;40(1):153-65
Follicular regulatory T cells expressing Foxp3 and Bcl-6 suppress germinal center reactions.
Nat Med. 2011 Jul 24;17(8):983-8.
215

엄문영 사범대학 교육학과

  • 연구실/전공분야교육조직론, 학교개혁, 교사교육, 교육기획 및 재정
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Human-AI Interaction, AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Finance

대표논문

214

이창현 의과대학 영상의학교실

  • 연구실/전공분야흉부영상
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

213

Uwe Fischer 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야Theory of Cold Atoms
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Machine Learning for Quantum Many-Body Physics
  • 연구분야(X+AI)Physics

대표논문

212

홍진호 인문대학 독어독문학과

  • 연구실/전공분야자연주의/세기전환기 독일어권 문학 및 문화, 환상문학, 독일공연예술
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

19세기 말부터 20세기 초의 독일어권 문학. 새로운 인간관과 세계관을 바탕으로 발달한 자연주의의 혁신적인 문학과 세기전환기의 독특한 문화적 흐름 속에서 형성된 다양한 문학적 양상이 주요 관심 분야이다. 특히 게르하르트 하우프트만, 아르노 홀츠, 에두아르트 폰 카이절링, 아르투어 슈니츨러 등의 작가들을 주요 연구대상으로 삼고 있다. 더불어 19세기 말부터 20세기 초반에 독일어권에서 발달한 환상문학(프란츠 카프카, 구스타프 마이링크, 알프레드 쿠빈 등)과 이를 분석하고 이해하기 위한 이론적 연구에도 관심을 기울이고 있으며, 독일 공연예술과 공연예술 이론에 대한 연구도 진행하고 있다.
211

전화숙 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야이동 컴퓨팅 및 통신 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing, Energy

대표논문

"Energy-efficient channel management scheme for cognitive radio sensor networks," IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011(DOI:  10.1109/TVT.2011.2128355 ).
"Collaborative sensing management for cognitive radio networks with reporting overhead," IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013 (DOI:  10.1109/TWC.2012.12.111813) .
"Performance analysis of neighbor discovery process in Bluetooth Low Energy networks," IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017(DOI:  10.1109/TVT.2016.2558194).
"A graph-based handover scheduling for heterogeneous vehicular networks," IEEE Access,  2018 (DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2870889).
"Adaptive Uplink Rate Control for Confirmed Class A Transmission in LoRa Networks," IEEE Internet of Things Journal, 2020 (DOI: 10.1109/JIOT.2020.2986494).
210

신영기 융합과학기술대학원 분자의학및바이오제약학과

  • 연구실/전공분야분자병리학 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma

대표논문

Mi Jeong Kwon, Sae Byul Lee, Jinil Han, Jeong Eon Lee, Jong Won Lee, Gyungyub Gong, Peter D. Beitsch, Seok Jin Nam, Sei Hyun Ahn, Byung-Ho Nam, Young Kee Shin. BCT score predicts chemotherapy benefit in Asian patients with mone receptor-positive, HER2-negative, lymph node-negative breast cancer. PLoS One. 2018 Nov 21;13(11):e0207155. doi: 10.1371/journal.pone.0207155. eCollection 2018
Han J, Choi YL, Kim H, Choi JY, Lee SK, Lee JE, Choi JS, Park S, Choi JS, Kim YD, Nam SJ, Nam BH, Kwon MJ, Shin YK. MMP11 and CD2 as Novel Prognostic Factors in Hormone Receptor-Negative, HER2-Positive Breast Cancer. Breast Cancer Res Treat. 2017 Apr 13. doi: 10.1007/s10549-017-4234-4. [Epub ahead of print]
Gong G, Kwon MJ, Han J, Lee HJ, Lee SK, Lee JE, Lee SH, Park S, Choi JS, Cho SY, Ahn SH, Lee JW, Cho SR, Moon Y, Nam BH, Nam SJ, Choi YL, Shin YK. A new molecular prognostic score for predicting the risk of distant metastasis in patients with HR+/HER2- early breast cancer. Scientific Reports. 2017 Mar 28;7:45554. doi: 10.1038/srep45554.
Oh E, Choi Y-L, Park T, Lee S, Nam SJ, Shin YK. A prognostic model for lymph node-negative breast cancer patients based on the integration of proliferation and immunity. Breast Cancer Res Treat. 2012 Apr;132(2):499-509. doi: 10.1007/s10549-011-1626-8
209

김현섭 인문대학 철학과

  • 연구실/전공분야윤리학, 정치철학, 법철학
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, AI Law & Ethics, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

기술적, 의학적, 윤리적, 법적 관점에서 바라본 인공지능의 책임성 (교육부, 2019.7부터 진행중)
자율주행자동차에 대한 융합연구토대마련 (서울대학교, 2016)
208

예성준 융합과학기술대학원 응용바이오공학과

  • 연구실/전공분야방사선의학물리연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine

대표논문

207

이훈희 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야해석학(작용소대수,(추상)조화해석학)
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

206

천현득 자연과학대학 과학학과

  • 연구실/전공분야인공지능 ELSI 연구센터
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Law & Ethics,Learning & Reasoning,Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

- E. Machery, C. Y. Olivola, H. Cheon, I. T. Kurniawan, C. Mauro, N. Struchiner, and H. Susianto, (Forthcoming.) “Is Identity Essentialism a Fundamental Feature of Human Cognition?” Cognitive Science.
- 이한슬, 천현득 (2023). 「알고리듬 투명성을 이해하기」, 『과학철학』 26(1): 31-58.
- Cheon, H. (2022). "A new direction for global epistemology", Metascience 31(2), 195-198
- 이한슬, 천현득 (2021). 「인공지능 윤리에서 해명가능성 원리」, 『인문학연구』 35집: 37-63.
- 천현득 (2020). 「지각의 인지적 침투와 관찰의 이론적재성」, 『과학철학』 23(1): 75-107.
- 천현득 (2019). 「인공 반려의 유혹: 인공물과의 교감을 생각한다」, 『과학철학』 22(2): 27-52.
- 천현득 (2019). 「인공지능의 존재론: 이미 도래했으나 아직 실현되지 않은 존재를 사유하기」, 『쓺-문학의 이름으로』 8집: 7-25.
- 천현득 (2019). 「"킬러 로봇"을 넘어: 자율적 군사로봇의 윤리적 문제들」, Trans-Humanities 12(2): 5-31.
- 천현득 (2017). 「인공 지능에서 인공 감정으로: 감정을 가진 기계는 실현가능한가?」, 『철학』 131: 217-243.
- Cheon, H. and E. Machery, (2016). “Scientific Concepts”, Oxford Handbook for the Philosophy of Science (ed. by Paul Humphreys)
205

박형빈 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야Mathematical Finance, Probability and Stochastic Processes
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Finance

대표논문

204

윤성로 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야인공지능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Language & Cognition, AI Platform, AI Chip, Data Intelligence, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma, Finance, Manufacturing, Energy

대표논문

203

주한별 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야비주얼 컴퓨팅 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning,Vision & Perception,Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

BANMo: Building Animatable 3D Neural Models from Many Casual Videos, CVPR 2022
PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization.CVPR 2020
Towards Social Artificial Intelligence: Nonverbal Social Signal Prediction in A Triadic Interaction, CVPR 2019
Panoptic Studio: A Massively Multiview System for Social Interaction Capture, TPAMI 2019
Total Capture: A 3D Deformation Model for Tracking Faces, Hands, and Bodies, CVPR 2018
202

안정호 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야SCALable Computer Architecture Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Chip
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

"Partitioning Compute Units in CNN Acceleration for Statistical Memory Traffic Shaping,"  D. Jung, S. Lee, W. Rhee, and J. Ahn, IEEE Computer Architecture Letters, Vol. 17, No. 1, 2018
뉴럴 프로세싱 시스템 연구, 삼성전자, 2017/11-2020/10
복합 심층학습 응용분야를 위한 가속기 구조 연구, 삼성미래기술육성재단, 2017/12-2019/11
201

안용민 의과대학 정신과학교실

  • 연구실/전공분야정신과학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

기계학습 기반의 음성 분석으로 자살 위험 예측
200

이경무 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야컴퓨터 비전 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Logistics, Manufacturing

대표논문

199

안현기 사범대학 영어교육과

  • 연구실/전공분야영어음성학, 듣기교육
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

198

이철주 사회과학대학 언론정보학과

  • 연구실/전공분야헬스커뮤니케이션, 소셜마케팅, 과학커뮤니케이션, 환경커뮤니케이션
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition, AI Law & Ethics, Text Mining
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Medicine, Media + AI

대표논문

Chul-joo Lee, Kwanho Kim, & Bee-ah Kang (2019). A moderated mediation model of the relationship between media, social capital, and cancer knowledge. Health Communication. 34, 577-588. [Lead Paper]
Chul-joo Lee & Dongyoung Sohn (2016). Mapping the social capital research in communication: A bibliometric analysis. Journalism & Mass Communication Quarterly, 93(4), 728-749. [Lead Paper]
Chul-joo Lee & Jennifer Kam (2015). Why does social capital matter in health communication campaigns? Communication Research, 42(4), 459-481. [Lead Paper]
Andy Tan, Chul-joo Lee, & Jiyoung Chae (2015). Exposure to health (mis)information: Lagged effects on young adults’ health behaviors and potential pathways. Journal of Communication, 65(4), 674-698.
Chul-joo Lee (2014). The role of social capital in health communication campaigns: The case of the National Youth Anti-Drug Media Campaign. Communication Research, 41(2), 208-235.
197

김청택 사회과학대학 심리학과

  • 연구실/전공분야계량심리학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

김청택 (2019). 빅데이터를 이용한 심리학 연구 방법. 한국심리학회지: 일반, 38(4), 519-548. DOI : 10.22257/kjp.2019.12.38.4.519
Noh, Y., Lee, D. D., Yang, K., Kim, C., & Zhang, B. (2015). Molecular Learning with DNA Kernel Machines, Biosystems, 137, 73-83.
Preacher, K. J., Zhang, G., Kim, C., & Mels, G. (2013). Choosing the optimal number of factors in exploratory factor analysis: A model selection perspective. Multivariate Behavioral Research, 48, 28-56.
Suh, Y. , Yu, J., Mo, J, Song, L, & Kim (2017).A Comparison of Oversampling Methods on Imbalanced Topic Classification of Korean News Articles, Journal of Cognitive Science, 18, 391-437.
김청택, 이태헌(2002). 뇌와 인지모형: 잠재의미분석을 사용한 문서분류. 한국심리학회지:실험 및 인지, 14(4), 309-320.
196

Myunghee Cho Paik (조명희) 자연과학대학 통계학과

  • 연구실/전공분야생물통계 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Commerce, Manufacturing

대표논문

Contextual multi-armed bandit algorithm for semiparametric reward model. presented at ICML 2019
Doubly Robust Lasso Bandit. presented at NeurIPs 2019
Principled analytic classifier for positive-unlabeled learning via weighted integral probability metric.  presented at ACML 2019 and published at Machine Learning
Lipschitz continuous autoencoders in application to anomaly detection.  accepted for AISTAT 2020
Uncertainty quantification using Bayesian neural networks in classification: Application to biomedical image segmentation. published at CSDA
딥러닝의 통계적 접근: 의료영상자료를 위한 합성곱 신경망 모형의 새로운 통계적 추론 방법 연구 (연구재단 중견연구, 2017-03-01 - 2020-02-29)
195

유병준 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Electronic Commerce, Digital Economy, Business Analytics, IT Strategy, AI Applications
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce

대표논문

컨텐츠사용 형태 및 구매데이터 분석, 카카오페이, 2019
생체 건강나이 기반의 심뇌혈관질환 발생 위험 측정모델을 통한 노후필요 자금설계, NIA, 2018
194

엄현상 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

193

백윤흥 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야보안 최적화 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Chip, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce

대표논문

Hawkware: Network Intrusion Detection based on Behavior Analysis with ANNs on an IoT Device, Design Automation Conference (DAC), Jul 2020
DADE: a fast data anomaly detection engine for kernel integrity monitoring, The Journal of Supercomputing, Aug 2019
Real-Time Anomalous Branch Behavior Detection with a GPU-inspired Engine for Machine Learning Models, Design Automation and Test in Europe (DATE), Mar 2019
An SoC Architecture for Learning-Based Online Anomaly Detection on ARM, Design Automation Conference (DAC) WIP, Jun 2018
Mimicry Resilient Program Behavior Modeling with LSTM based Branch Models, DEEP LEARNING AND SECURITY WORKSHOP, May 2018
Behavior-based Malware Detection in HW support, 1억, 삼성전자
AI 포렌식 빅데이터 기반 지능형 보안 위협 분석, 8500만, 서울특별시
Embedded 시스템에서의 (AI 기반) 공격탐지 및 데이터 전송 솔루션, 1억, 삼성전자
192

오성회 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야로봇학습 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing

대표논문

191

임용 법학전문대학원 법학과

  • 연구실/전공분야경제법
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Commerce, Competition Policy

대표논문

인공지능과 시장경쟁: 데이터에 대한 규율을 중심으로 한국경제포럼  공동(Book Chapter)  201910
Tech Wars: Return of the Conglomerate - Throwback or Dawn of a New Series for Competition in the Digital Era? Journal of Korean Law  단독  202002
경쟁자의 비용 증대를 통한 배제 전략의 경쟁법적 고찰 서울법학 서울시립대 법학연구소 단독  201902
190

서승우 공학전문대학원 응용공학과

  • 연구실/전공분야지능형자동차연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

189

제원호 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야원자물리 및 광학실험
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing, AI-based instruments

대표논문

Interfacial thermodynamics of spherical nanodroplets: Molecular understanding of surface tension via hydrogen bond network
GCIceNet: A Graph Convolution Network For Deep Learning Of Ice Phases
AI-based atomic force microscopy
리더연구과제 0차원 나노플루이딕스
188

이인아 자연과학대학 뇌인지과학과

  • 연구실/전공분야Laboratory for Behavioral Neurophysiology of Memory
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Brain & Mind
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Ahn JR, Lee HW, and Lee I (2019). Rhythmic pruning of perceptual noise for object representation in the hippocampus and perirhinal cortex in rats. Cell Reports 26
Jung MW, Lee H, Jeong Y, Lee JW, Lee I (2018). Remembering rewarding futures: A simulation‐selection model of the hippocampus. Hippocampus 28
Ahn JR, Lee I (2017) Neural correlates of both perception and memory for objects in the rodent perirhinal cortex. Cerebral Cortex 27
Lee I, Lee CH (2013) Contextual behavior and neural circuits. Frontiers in Neural Circuits 7
Lee I, Yoganarasimha D, Rao G, Knierim J (2004) Comparison of population coherence of place cells in hippocampal subfields CA1 and CA3. Nature 430
187

김선 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야생명정보 및 생물정보 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma

대표논문

PRISM: Methylation Pattern-based, Reference-free Inference of Subclonal Makeup (ISMB 2019, Bioinformatics)
mirTime: Identifying Condition-Specific Targets of MicroRNA in Time-series Transcript Data using Gaussian Process Model and Spherical Vector Clustering (Bioinformatics 2019)
GABA-stimulated adipose-derived stem cells suppress subcutaneous adipose inflammation in obesity (PNAS, 2019)
DeepFam: Deep learning based alignment-free method for protein family modeling and prediction (ISMB 2018, Bioinformatics)
Hybrid Approach of Relation Network and Localized Graph Convolutional Filtering for Breast Cancer Subtype Classification (IJCAI 2017)
과제명: 멀티오믹스 분석 알고리즘 및 플랫폼 개발
연구비 지원기관: 한국연구재단 (과학기술정보통신부)
연구수행 기간: 2014.11.01 - 2022.10.31 (96개월)
과제명: 실험 및 문헌정보 거대 복잡형 데이터 통합분석추론 연구
연구비 지원기관: 한국연구재단 (과학기술정보통신부)
연구기간: 2017.9.1 - 2020.12.31 (40개월)
186

정지훈 치의학대학원 치의학과

  • 연구실/전공분야계산신경과학 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Byeong-Min Lee*, Chisong Lee*, Shayan Fakhraei Lahiji, Ui-Won Jung , Gehoon Chung#, Hyungil Jung# Dissolving Microneedles for Rapid and Painless Local Anesthesia. Pharmaceutics (2020) 12(4):366.
185

박동열 사범대학 불어교육과

  • 연구실/전공분야불어학
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

184

김현진 의과대학 의과학과

  • 연구실/전공분야생체자기공명연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Brain, Medicine

대표논문

Lee HH, Kim H. Intact metabolite spectrum mining by deep learning in proton magnetic resonance spectroscopy of the brain. Magn Reson Med 2019;82:33-48.
Lee H, Lee HH, Kim H. Reconstruction of spectra from truncated free induction decays by deep learning in proton magnetic resonance spectroscopy. Magn Reson Med 2020 https://doi.org/10.1002/mrm.28164.
Lee HH, Kim H. Deep learning-based target metabolite isolation and big data-driven measurement uncertainty estimation in proton magnetic resonance spectroscopy of the brain. Magn Reson Med 2020 (in press)
183

강재승 의과대학 해부학교실

  • 연구실/전공분야세포및분자생물학
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Brain, Medicine, Pharma

대표논문

182

김현진 공과대학 항공우주공학과

  • 연구실/전공분야자율로봇연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Robotics & Action, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Logistics, Manufacturing

대표논문

Autonomous helicopter flight via reinforcement learning
HJ Kim, MI Jordan, S Sastry, AY Ng,  Advances in neural information processing systems, 2004
Aerial manipulation using a quadrotor with a two dof robotic arm
S Kim, S Choi, HJ Kim
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2013
Real-time monocular image-based 6-DoF localization
H Lim, SN Sinha, MF Cohen, M Uyttendaele, HJ Kim
International Journal of Robotics Research 34 (4-5), 476-492, 2015
Learning Transformable and Plannable se(3) Features for Scene Imitation of a Mobile Service Robot
J Park, J Kim, Y Jang, I Jang, HJ Kim
IEEE Robotics and Automation Letters, 2020
Fast and safe policy adaptation via alignment-based transfer
Jigang Kim, Seungwon Choi, and H. Jin Kim
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2019
181

문태섭 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야M.IN.D (Machine INtelligence and Data science) Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Data Intelligence, Brain & Mind, AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Brain, Bio, Energy

대표논문

Re-weighting Based Group Fairness Regularization via Classwise Robust Optimization. Sangwon Jung, Taeeon Park, Sanghyuk Chun, and Taesup Moon. The 11th International Conference on Learning Representations (ICLR), May 2023

Descent Steps of a Relation-Aware Energy Produce Heterogeneous Graph Neural Networks. Hongjoon Ahn, Youngyi Yang, Quan Gan, David Wipf, and Taesup Moon. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 2022

GRIT-VLP: Grouped Mini-batch Sampling for Efficient Vision and Language Pre-training. Jaeseok Byun, Taebaek Hwang, Jianlong Fu, and Taesup Moon. European Conference on Computer Vision (ECCV), October 2022

Learning Fair Classifiers with Partially Annotated Group Labels. Sangwon Jung, Sanghyuk Chun, and Taesup Moon. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2022

SSUL: Semantic Segmentation with Unknown Label for Exemplar-based Class-Incremental Learning. Sungmin Cha, Beomyoung Kim, Youngjoon Yoo, and Taesup Moon. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 2021

SS-IL: Separated Softmax for Incremental Learning. Hongjoon Ahn, Jihwan Kwak, Subin Lim, Hyeonsu Bang, Hyojun Kim, and Taesup Moon. International Conference on Computer Vision (ICCV), October 2021

Fair Feature Distillation for Visual Recognition. Sangwon Jung, Donggyu Lee, Taeeon Park, and Taesup Moon. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2021

FBI-Denoiser: Fast Blind Image Denoiser for Poisson-Gaussian Noise. Jaeseok Byun, Sungmin Cha, and Taesup Moon. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2021

Continual Learning with Node-Importance based Adaptive Group Sparse Regularization. Sangwon Jung, Hongjoon Ahn, Sungmin Cha, and Taesup Moon. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 2020

Uncertainty-based continual learning with adaptive regularization. Hongjoon Ahn, Sungmin Cha, Donggyu Lee and Taesup Moon. Proceedings of Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 2019

Fooling neural network interpretations via adversarial model manipulation. Juyeon Heo, Sunghwan Joo, and Taesup Moon. Proceedings of Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 2019
180

차지욱 사회과학대학 심리학과

  • 연구실/전공분야커넥톰연구실/신경과학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Brain & Mind
  • 연구분야(X+AI)Neuroscience, Bio, Humanities/Social Sciences, Medicine,Brain

대표논문

"The sexual brain, genes, and cognition: A machine-predicted brain sex score explains individual differences in cognitive intelligence and genetic influence in young children." Human Brain Mapping
"Association of Genome-wide Polygenic Scores for Multiple Psychiatric and Common Traits Identify Preadolescent Youth with Risk for Suicide." JAMA Network Open
"Maturity of gray matter structures and white matter connectomes, and their relationship with psychiatric symptoms in youth." Human Brain Mapping
"Machine learning prediction of incidence of Alzheimer’s disease using large-scale administrative health data." NPJ Digital Medicine
"Diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease using brain morphometry and white matter connectomes." Neuroimage-Clinical
"Associations between brain structure and connectivity in infants and exposure to selective serotonin reuptake inhibitors during pregnancy. " JAMA pediatrics
"The Effects of Obstructive Sleep Apnea Syndrome on the Dentate Gyrus and Learning and Memory in Children.'" The Journal of Neuroscience
"Clinically anxious individuals show disrupted feedback between inferior frontal gyrus and prefrontal-limbic control circuit."  Journal of Neuroscience
"Neural correlates of aggression in medication-naive children with ADHD: multivariate analysis of morphometry and tractography."  Neuropsychopharmacology
"Hyper-reactive human ventral tegmental area and aberrant mesocorticolimbic connectivity in overgeneralization of fear in generalized anxiety disorder."  Journal of Neuroscience
"Circuit-wide structural and functional measures predict ventromedial prefrontal cortex fear generalization: implications for generalized anxiety disorder."  Journal of Neuroscience
179

이해영 의과대학 내과학교실

  • 연구실/전공분야고혈압, 이상지질혈증, 심부전, 심장이식, 당뇨 심혈관병증
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine

대표논문

Artificial intelligence utilized cholesterol profile calculation
Common data modeling
178

오성주 사회과학대학 심리학과

  • 연구실/전공분야심리학과 지각 실험실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Robotics & Action, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Bio, Arts, Humanities/Social Sciences, Brain

대표논문

Kwon, D., & Oh, S. (2019). The number of letters in number words influences the response time in numerical comparison tasks: Evidence using Korean number words. Attention, Perception, & Psychophysics, 81(8), 2612-2618.
Ryu, D., & Oh, S. (2018). The effect of good continuation on the contact order judgment of causal events. Journal of Vision, 18(11), 5-5.
Lee, H., & Oh, S. (2016). How directional change in reading/writing habits relates to directional change in displayed pictures. Laterality: Asymmetries of Body, Brain and Cognition, 21(1), 1-11.
Oh, S. (2013). Eyes can switch finger stroke. Perception, 42(6), 681–684.
Oh S. (2011). The eyeglass reversal. Attention, Perception & Psychophysics. 73, 1336-1343.
Baby mind: 아기 모사형 인공지능 개발
서울대학교 얼굴 데이터베이스 구축
미술감상에서 감상자 자세
177

허성호 환경대학원 환경계획학과

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

176

김치헌 의과대학 신경외과학교실

  • 연구실/전공분야신경외과학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Manufacturing

대표논문

175

이광근 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야프로그래밍 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Security, ai verification, security, safety
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

[book] Introduction to Static Analysis: an abstract interpretation perspective, MIT Press, 2020
Adaptive Static Analysis via Learning with Bayesian Optimization, TOPLAS 40(4), no.14, 2018
Global Sparse Analysis Framework, TOPLAS 36(3), no.8, 2014
Optimizing Homomorphic Evaluation Circuits by Program Synthesis and Term Rewriting, PLDI 2020
Selective Context-Sensitivity Guided by Impact Pre-Analysis, PLDI 2014
과기부 연구재단 선도연구센터(ERC), 소프트웨어무결점 연구센터, 센터장, 2008-2015
과기부 연구재단 창의연구단(CRI), 프로그램분석시스템 연구단, 연구단장, 1998-2003
174

이상학 데이터사이언스대학원

  • 연구실/전공분야Causality Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasonin, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Medicine

대표논문

Nested Counterfactual Identification from Arbitrary Surrogate Experiments. Juan Correa, Sanghack Lee, Elias Bareinboim. NeurIPS-21. In Proceedings of the 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems,

Causal Identification with Matrix Equations. Sanghack Lee, Elias Bareinboim. NeurIPS-21. In Proceedings of the 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems

Characterizing Optimal Mixed Policies: Where to Intervene, What to Observe. Sanghack Lee, Elias Bareinboim. NeurIPS-20. In Proceedings of the 34th Annual Conference on Neural Information Processing Systems.

General Identifiability with Arbitrary Surrogate Experiments. Sanghack Lee, Juan Correa, Elias Bareinboim. UAI-19. In Proceedings of the 35th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2019.

인과성에 기반한 기계학습 모델 및 알고리즘 개발. 과학기술정보통신부/우수신진연구 2023.04.01 ~ 2028.03.31
173

이영기 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야인간 중심 컴퓨터 시스템 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Commerce, Healthcare, Education

대표논문

172

임도빈 행정대학원 행정학과

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

저서
임도빈. (2021). 더 좋은 나라, 이렇게 하면 어떨까?:한국 사회가 묻고, 임도빈이 답하다. 서울:윤성사
엄석진 [외]. (2021). AI와 미래행정=AI and future administration. 서울: 박영사. 
임도빈. (2020). 비교행정. 백완기, 박종민(편). 학문연구의 동향과 쟁점 행정학 (pp.131-152). 서울: 대한민국학술원.


논문
임도빈. (2021). 정책과 문화예술의 관계: 코로나 19 이후의 변화를 중심으로. 문화예술융합연구, 2(1), 5-25.
정윤진, 경규웅, 임도빈. (2021). 공공봉사동기와 사회적 영향력이 직무만족에 미치는 영향: 공공서비스 개인-조직 적합성의 관점에서. 행정논총, 59(2), 175-200.
Chung, K. H., & Im, T. (2021). Happiness in developing countries: can government competitiveness substitute for formal institutions?. International Review of Administrative Sciences, 00208523211000421.
정윤진, 김필, 임도빈. (2021). 지방․지역인재 우대 인사정책에 대한 공무원의 태도.한국인사행정학회보, 20(1),37-66.
Im, T., & Campbell, J. W. (2020). Coordination, Incentives, and Persuasion: South Korea’s Comprehensive Approach to COVID-19 Containment. Korean Journal of Policy Studies, 35(3), 119-139."
171

한상진 환경대학원 환경계획학과

  • 연구실/전공분야교통안전공학랩
  • 연구분야(AI 원천기술)Autonomous Driving, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Transportation, Big Data

대표논문

Han, S., & Chang, J. S. (2021). Identifying Priority Crosswalk Locations in Urban Road Networks. Journal of Urban Planning and Development, 147(2), 04021014.
Chang, J. S., Han, S., & Jo, S. (2020). Road safety performance across local governments: a data envelopment analysis approach. International journal of injury control and safety promotion, 27(4), 447-457.
Han, S., & Lee, H. (2020). Comparison of road safety management systems of local governments using indicators. Transportation research record, 2674(12), 435-446.
Persia, L., Usami, D. S., De Simone, F., De La Beaumelle, V. F., Yannis, G., Laiou, A., ... & Salathè, M. (2016). Management of road infrastructure safety. Transportation research procedia, 14, 3436-3445.
Han, S. (2016). Note on evaluating safety performance of road infrastructure to motivate safety competition. International journal of injury control and safety promotion, 23(1), 85-92.
Chang, J. S., Han, S., Jung, D., & Kim, D. (2014). Benefits of rerouting railways to tunnels in urban areas: a case study of the Yongsan line in Seoul. International Journal of Urban Sciences, 18(3), 404-415.
Lee, D., Han, S. J., & Kim, D. G. (2011). Evaluating prioritization of ASEAN highway network development using a fuzzy multiple attribute decision making method. Journal of advanced transportation, 45(2), 129-142.
Han, S. (2007). A route-based solution algorithm for dynamic user equilibrium assignments. Transportation Research Part B: Methodological, 41(10), 1094-1113.
Han, S., & Heydecker, B. G. (2006). Consistent objectives and solution of dynamic user equilibrium models. Transportation Research Part B: Methodological, 40(1), 16-34.
Han, S. (2003). Dynamic traffic modelling and dynamic stochastic user equilibrium assignment for general road networks. Transportation Research Part B: Methodological, 37(3), 225-249.
한상진, 김은우, 장효석, & 주종완. (2023). 자동긴급제동장치의 고령운전자 추돌사고 감소 효과 추정. 한국 ITS 학회논문지, 22(1), 161-171.
김혜원·한상진 2022. 교통안전성과지표 도입에 따른 지자체 교통안전 관리체계 개선 효과 분석, 대한교통학회
한상진 2022. 단독주택지구 도로의 소방자동차 진입 가능성 지표 개발 및 활용방안, 교통연구 제29권 제2호, pp37-46.
한상진·장효석·조준한·오주석·윤일수 2020. 고령운전자를 위한 조건부 운전면허제도 개선방향 연구, 한국ITS학회논문지 19(5), pp29-39.
이선영·한상진·정연식 2020. 순서형 프로빗모형을 이용한 강우시 고속도로 교통사고 심각도 분석, 교통연구 제27권 제1호, pp1-11. (교신)

공동저서
한상진, 장수은, 진장원 2019. 보행교통의 이해-걷기좋은도시 만들기의 첫걸음, 키네마인.
한상진 2020. 녹색교통을 위한 도시 가로의 재구성, in「감염병 시대 도시변화의 방향을 묻다」, 서울연구원 pp 75-97.
안전속도 5030 설계·운영매뉴얼 2019. 한상진(편), 경찰청·국토교통부
170

이재성 의과대학 핵의학교실

  • 연구실/전공분야 핵의학 영상처리 / 정량 분석 
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Generation of PET attenuation map for whole-body time-of-flight 18F-FDG PET/MRI using a deep neural network trained with simultaneously reconstructed activity and attenuation maps. J Nucl Med. 2019 Aug;60(8):1183-1189.
Improving the accuracy of simultaneously reconstructed activity and attenuation maps using deep learning. J Nucl Med. 2018 Oct;59(10):1624-1629.
Deep-dose: a voxel dose estimation method using deep convolutional neural network for personalized internal dosimetry. Sci Rep. 2019; 9:10308.
Measurement of glomerular filtration rate using quantitative SPECT/CT and deep-learning-based kidney segmentation. Sci Rep. 2019;9:4223.
r amyloid PET using a deep learning approach. Hum Brain Mapp. 2018 May 11;39(9):3769–3778.
뇌질환 임상연구를 위한 7T MR-Compatible PET System 개발, 과학기술
정보통신부, 2014.07 - 2019.04
차세대 초저선량 PET 시스템 핵심 기술 개발, 과학기술 정보통신부, 2016.06 - 2021.03
169

김선진 사범대학 체육교육과

  • 연구실/전공분야운동 학습 및 발달, 제어
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

168

윤성수 의과대학 내과학교실

  • 연구실/전공분야혈액학연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma

대표논문

Genet Med. 2019 Dec;21(12):2695-2705. doi: 10.1038/s41436-019-0588-9.
Oncogenic effects of germline variants in lysosomal storage disease genes.
Sci Rep. 2019 Mar 5;9(1):3465. doi: 10.1038/s41598-019-39706-0.
Interpretation of EBV infection in pan-cancer genome considering viral life cycle: LiEB (Life cycle of Epstein-Barr virus).
Blood Cancer J. 2018 May 23;8(5):43. doi: 10.1038/s41408-018-0083-6.
RTK-RAS pathway mutation is enriched in myeloid sarcoma.
167

임채영 자연과학대학 통계학과

  • 연구실/전공분야공간통계학연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Brain, Medicine

대표논문

166

이정상 의과대학 흉부외과학교실

  • 연구실/전공분야폐식도외과학,흉부심장혈관외과 손상학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

165

김태현 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야양자정보 및 양자컴퓨팅 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Quantum AI
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

164

원중호 자연과학대학 통계학과

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

163

안창범 공과대학 건축학과

  • 연구실/전공분야건설기술연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)건설 + AI

대표논문

"Lee, H., Lee, G., Lee S., and Ahn, C. R. (2022). “Assessing Exposure to Slip, Trip, and Fall Hazards Based on Abnormal Gait Patterns Predicted from Confidence Interval Estimation: A Field Validation Study.” Automation in Construction, Elsevier.
Lee, B., Ahn, S., and Ahn, C. R. (2022). “Understanding Occupants’ Physical Distancing Behavior for Safer Facility Operation under COVID-19 in the Context of Educational Facilities.” Journal of Management in Engineering, ASCE, 38(3), 04022007.
Kim, J., Nirjhar, H. E., Kim, J., Chaspari, T., Ham, Y., Winslow, J. F., Lee, C., and Ahn, C. R. (2022). “Capturing Environmental Distress of Pedestrians using Multimodal Data: the Interplay of Bio-signals and Image-based Data.” Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, 36(2), 04021039.
Kim, Y., Kim, H., Murphy, R., Lee, S. and Ahn, C. (2022) “Delegation or Collaboration: Understanding Different Construction Stakeholders’ Perceptions of Robotization.” Journal of Management in Engineering, ASCE, 38(1), 04021084.
Kim, N., Anderson, B., and Ahn, C. R. (2021). “Reducing Risk Habituation to Struck-by Hazards in a Road Construction Environment Using Virtual Reality Behavioral Intervention.” Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 147(11), 04021157.
Zanwar, P., Kim, J., Kim, J., Manser, M., Ham, Y., Chaspari, T. and Ahn, C. R. (2021). “Use of Connected Technologies to Assess Barriers and Stressors for Age and Disability-Friendly Communities.” Frontiers in Public Health, 9(80).
Mohan, P., Lee, B., Chaspari, T., & Ahn, C. (2020). Assessment of daily routine uniformity in a smart home environment using hierarchical clustering. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics."
162

서종모 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야전기-의학 융합연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Robotics & Action, Human-AI Interaction, Data Intelligence, AI Law & Ethics, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

161

윤용태 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야전력시스템 및 경제 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence, Energy AI
  • 연구분야(X+AI)Energy

대표논문

SH Oh, SW Kim, YT Yoon, Real-time Reconfiguration Strategy of Self-adequate Distribution Network based on Deep Reinforcement Learning, CIGRE Symposium 2019, Aalborg, Denmark, 4-7 June 2019.
160

최현용 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야Ultrafast Quantum Photonics Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform
  • 연구분야(X+AI)Bio, Energy, Optical system, materials sciences

대표논문

Nano Letters 19, 7464−7469 (2019)
Nature Nanotechnology 13, 910-914 (2018)
Nature Communications 9, 351 (2018)
Nano Letters 18, 734 (2018)
Nature Communications 7, 13569 (2016)
159

김정훈 의과대학 이비인후과학교실

  • 연구실/전공분야이비인후과학
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

특허: 수면무호흡증 예측 모델의 생성방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측방법
Prediction of Apnea-Hypopnea Index Using Sound Data Collected by a Noncontact Device.

Kim JW, Kim T, Shin J, Lee K, Choi S, Cho SW.

Otolaryngol Head Neck Surg. 2020 Mar;162(3):392-399. doi: 10.1177/0194599819900014. Epub 2020 Feb 4.

PMID: 32013710
Patient-Level Prediction of Cardio-Cerebrovascular Events in Hypertension Using Nationwide Claims Data.

Park J, Kim JW, Ryu B, Heo E, Jung SY, Yoo S.

J Med Internet Res. 2019 Feb 15;21(2):e11757. doi: 10.2196/11757.

PMID: 30767907
Impact of Personal Health Records and Wearables on Health Outcomes and Patient Response: Three-Arm Randomized Controlled Trial.

Kim JW, Ryu B, Cho S, Heo E, Kim Y, Lee J, Jung SY, Yoo S.

JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Jan 4;7(1):e12070. doi: 10.2196/12070.

PMID: 30609978 Free PMC Article
Prediction of Obstructive Sleep Apnea Based on Respiratory Sounds Recorded Between Sleep Onset and Sleep Offset.

Kim JW, Kim T, Shin J, Choe G, Lim HJ, Rhee CS, Lee K, Cho SW.

Clin Exp Otorhinolaryngol. 2019 Feb;12(1):72-78. doi: 10.21053/ceo.2018.00388. Epub 2018 Sep 8.

PMID: 30189718 Free PMC Article
한국연구재단: 수면질환환자의 수면중 신호 빅데이터 분석을 활용한 개인 수면건강 관리용 웨어러블 기기 개발
산업부: 라이프로그-공공데이터를 활용한 PHR 기반 생애 주기별 맞춤형 건강관리 시스템 개발 및 비즈니스 모델 실증
158

곽노준 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야컴퓨터지능 및 패턴인식 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Multi-modal Learning
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Jisoo Jeong, Seungeui Lee, Jeesoo Kim and Nojun Kwak, "Consistency-based Semi-supervised Learning for Object detection", Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2019), Vancouver, Canada, Dec. 2019.
Simyung Chang, SeongUk Park, John Yang and Nojun Kwak, "Sym-Parameterized Dynamic Inference for Mixed-Domain Image Translation, International Conference on Computer Vision (ICCV2019), Seoul, Korea, Oct. 2019
Simyung Chang, John Yang, Jaeseok Choi and Nojun Kwak, "Genetic-Gated Networks for Deep Reinforcement Learning", Thirty-second Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2018), Montreal, Canada, Dec. 2018.
Jangho Kim, SeoungUK Park and Nojun Kwak, "Paraphrasing Complex Network: Network Compression via Factor Transfer", Thirty-second Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2018), Montreal, Canada, Dec. 2018.
Daesik Kim, Youngjoon Yoo, Jeesoo Kim, Sangkuk Lee and Nojun Kwak, "Dynamic Graph Generation Network: Generating Relational Knowledge from Diagrams", The Thirtieth IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2018), Salt Lake City, UT, June 2018.
Thinking Machine: 다중 감각간 관계 지식을 활용한 통합 사고 신경망 연구, 약 18억, 한국연구재단, 2017.11 - 2020.12
157

서교 국제농업기술대학원 그린에코시스템공학전공

  • 연구실/전공분야Green Resources Engineering Center
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Logistics, agriculture

대표논문

A Comparative Analysis of the Environmental Benefits of Drone-Based Delivery Services in Urban and Rural Areas
Leveraging Socially Networked Mobile ICT Platforms for the Last-Mile Delivery Problem
공간빅데이터 기반의 농산물 스마트 로지스틱스 파일럿 시스템 구축
156

박종헌 공과대학 산업공학과

  • 연구실/전공분야Information Management Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)Arts, Finance, Manufacturing

대표논문

Heewoong Park and Jonghun Park, "Assessment of Word-Level Neural Language Models for Sentence Completion", Applied Sciences, Vol. 10, No. 4, Feb 2020
In-Beom Park, Jaeseok Huh, Joongkyun Kim, and Jonghun Park, "A Reinforcement Learning Approach to Robust Scheduling of Semiconductor Manufacturing Facilities", to appear in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020
Jonggwon Park, Kyoyun Choi, Sungwook Jeon, Dokyun Kim and Jonghun Park, "A Bi-directional Transformer for Musical Chord Recognition", to appear in Proc. of the 20th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR) 2019, Delft, Netherlands
Heewoong Park, Sukhyun Cho, Kyubyong Park, Namju Kim, and Jonghun Park, "TRAINING UTTERANCE-LEVEL EMBEDDING NETWORKS FOR SPEAKER IDENTIFICATION AND VERIFICATION", Proc. of InterSpeech 2018
Moon-jung Chae, Kyubyong Park, Jinhyun Bang, Soobin Suh, Jonghyuk Park, Namju Kim, and Jonghun Park, "CONVOLUTIONAL SEQUENCE TO SEQUENCE MODEL WITH NON-SEQUENTIAL GREEDY DECODING FOR GRAPHEME TO PHONEME CONVERSION", Proc. of ICASSP 2018
신경망 구조 탐색을 위한 메타러닝 기법 및 생성형 모형 기반 이상치 탐지 기술 연구, 카카오브레인, 2019.04.01~2020.03.31
잠재공간의 효과적 제어를 통한 심층신경망의 시퀀스 데이터 생성 기법 연구, 한국연구재단, 2019.6.1 - 2022.5.31
Deep Reinforcement Learning을 활용한 지능형 Real-Time Scheduling/Dispatching, 뉴로코어, 2019. 6. - 2019.11.
155

홍재희 생활과학대학 식품영양학과

  • 연구실/전공분야식품감각과학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, sensory science, flavor perception, liking

대표논문

154

이교구 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야Music and Audio Research Group
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)Arts, Brain

대표논문

Hyeong-Seok Choi, Changdae Park, and Kyogu Lee, “From Inference to Generation: End-to-end Fully Self-supervised Generation of Human Face from Speech”, to appear in Proceedings of International Conference on Learning epresentations (ICLR), 2020
Jie Hwan Lee, Hyeong-Seok Choi, and Kyogu Lee, “Audio query-based music source separation”, in Proceedings of International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), 2019
Juheon Lee, Hyeong-Seok Choi, Chang-bin Jeon, Junghyun Koo, and Kyogu Lee, “Adversarially Trained End-to-end Korean Singing Voice Synthesis System”, in Proceedings of Interspeech, 2019, Best Student Paper Award
Juheon Lee, Sungkyun Chang, Sangkeun Choe, and Kyogu Lee, “COVER SONG IDENTIFICATION USING SONG-TO-SONG CROSS-SIMILARITY MATRIX WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”, in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018
Yoonchang Han, Jaehun Kim, Kyogu Lee, “Deep convolutional neural networks for predominant instrument recognition in polyphonic music”, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 25(1), pp. 208-221, 2017
"자기회귀적 적대적 생성 신경망 기반의 가창 합성 및 평가 모델 연구", 미래창조과학부/전략과제, 2017.11.01~2020.10.31
"심상의 소리: 적대적 신경망을 활용한 크로스-모달 오디오 합성/변환 연구", 과학기술정보통신부/원천기술개발사업,  2017.11.01~2020.12.31
"뇌·인지 발달과정의 기초-영아단계 모사형 실세계 상호작용 경험 기반 객체 관련 개념의 기계학습 기술, 과학기술정보통신부/정보통신방송연구개발사업", 2019.04.01~2022.12.31
153

우지숙 행정대학원 행정학과

  • 연구실/전공분야행정과 커뮤니케이션, 정책 홍보, 인터넷 정책, 저작권법, 언론미디어
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Media

대표논문

Copyright Law and Computer Programs: The Role of Communication in Legal Structure, (New York: Garland Publishing, 2000)
국가운영시스템 과제와 전략 (나남, 2008) 공저)
언론과 법의 지배 (박영사, 2007) (공저)
152

강형진 의과대학 소아과학교실

  • 연구실/전공분야분자종양학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

151

전병곤 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야소프트웨어 플랫폼 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, AI Chip
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Fast and Flexible Deep Learning via Symbolic Graph Execution of Imperative Programs. NSDI 2019.
Parallax: Sparsity-aware Data Parallel Training of Deep Neural Networks. EuroSys 2019.
Apache Nemo: A Framework for Building Distributed Dataflow Optimization Policies. ATC 2019.
PRETZEL: Opening the Black Box of Machine Learning Prediction Serving Systems. OSDI 2018.
Improving the Expressiveness of Deep Learning Frameworks with Recursion. EuroSys 2018.
(SW 스타랩) 다양한 분석을 고속 수행하는 단일화된 빅데이터 스택 개발
[뉴럴 프로세싱 시스템 연구/17세부] 대규모 클러스터에서 딥러닝 학습을 자동 분산하는 시스템
비디오 튜링 테스트를 통과할 수준의 비디오 스토리 이해 기반의 질의응답 기술 개발
150

김도헌 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야Laboratory for integrated quantum systems
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Physics

대표논문

149

현동훈 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야대수기하학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)Arts, Medicine

대표논문

148

정의철 미술대학 디자인학부

  • 연구실/전공분야인간중심통합디자인연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Human-AI Interaction, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Arts, Design

대표논문

147

김준범 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Marketing Management, Digital Marketing, Data-Driven Marketing
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Business/Marketing/Management

대표논문

im, Paulo Albuquerque, and Bart J. Bronnenberg (2017), “The Probit Choice Model under Sequential Search with an Application to Online Retailing,” Management Science, 63(11), 3911-3929.
Bronnenberg, Bart. J., Jun B. Kim, and Carl F. Mela (2016). “Zooming in on Choice: How do Consumers Search for Cameras Online?” Marketing Science, 35(5), 693-712.
Jiao Xu, Chris Forman, Jun B. Kim, and Koert Van Ittersum (2014), “News Media Platforms: Complements or Substitutes? The Case of Mobile News,” Journal of Marketing, 78:4 (July), 97-112
Jun B. Kim, Paulo Albuquerque, and Bart J. Bronnenberg (2011), “Modeling Online Consumer Search,” Journal of Marketing Research, 48:1 (February), 13-27
146

김유겸 사범대학 체육교육과

  • 연구실/전공분야Health Behavior&Promotion / 스포츠 조직 / 스포츠마케팅
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition, AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

145

김주한 의과대학 의과학과

  • 연구실/전공분야의료정보학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine

대표논문

144

송욱 사범대학 체육교육과

  • 연구실/전공분야운동생리학
  • 연구분야(AI 원천기술)Robotics & Action, Human-AI Interaction, Sport Science /Sport Medicine 과 AI와 접목되는 분야
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Sport Science /Sport Medicine 과 AI와 접목되는 분야

대표논문

143

홍성수 공학전문대학원 응용공학과

  • 연구실/전공분야RTOS Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

142

안우영 사회과학대학 심리학과

  • 연구실/전공분야Computational Clinical Science Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition, Data Intelligence, Computational neuroscience
  • 연구분야(X+AI)Bio, Humanities/Social Sciences, Brain

대표논문

Ahn, W.-Y., Kishida, K. T., Gu, X., Lohrenz, T., Harvey, A. H., Alford, J. R., Smith, K. B., Yaffe, G., Hibbing, J. R., Dayan, P., & Montague, P. R. (2014) Nonpolitical images evoke neural predictors of political ideology. Current Biology, 24, 1-7.
Ahn, W.-Y., Haines, N., & Zhang, L. (2017) Revealing neuro-computational mechanisms of reinforcement learning and decision-making with the hBayesDM package. Computational Psychiatry, 1:1.
Ahn, W.-Y. & Vassileva, J. (2016) Machine learning identifies substance-specific behavioral markers for heroin and amphetamine dependence. Drug and Alcohol Dependence, 161, 247-257.
Aylward, J., Valton, V., Ahn, W. Y., Bond, R. L., Dayan, P., Roiser, J. P., & Robinson, O. J. (2019). Altered learning under uncertainty in unmedicated mood and anxiety disorders. Nature Human Behaviour, 3(10), 1116-1123.
Yang, J., Pitt, M. A., Ahn, W. Y., & Myung, J. I. (in press) ADOpy: A Python Package for Adaptive Design Optimization. Behavior Research Methods.
  기계학습을 이용한 빠르고 높은 신뢰도의 멀티모달 금연 표지 개발, 한국연구재단 (연구책임자), 2017-2022년
작업기억-의사결정 상호작용의 뇌신경망에 관한 통합적 연구, 한국연구재단 (공동연구자), 2018-2020년
뇌영상기법과 기계학습을 이용한 비정상적 의사결정의 신경계산학적 기전 연구, 서울대학교 창의선도 신진 연구자 지원사업 (연구책임자), 2019-2022년
141

권태경 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야인터넷 융합 및 보안 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Data Intelligence, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Commerce

대표논문

"Magnetic Field based Indoor Localization System: A Crowdsourcing Approach",  International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2019), Pisa, Italy, September 2019
"Unveiling a Socio-Economic System in a Virtual World: A Case Study of an MMORPG", World Wide Web Conference (WWW) 2018 (Industry track), Lyon, France, April. 2018.
"Privacy Leakage in Event-based Social Networks: A Meetup Case Study", In Proceedings of ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW`18), Jersey City, United States, November 2018
140
  • 연구실/전공분야Molecular Electronics and Nanostructures Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, AI Chip
  • 연구분야(X+AI)Brain, Energy

대표논문

139

송인성 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Marketing Management, Marketing Research, Marketing Modeling
  • 연구분야(AI 원천기술)Marketing analytics
  • 연구분야(X+AI)Marketing

대표논문

138

서경원 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Asset Pricing, Derivatives, Machine Learning, Data Science
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce

대표논문

137

신형철 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야반도체소자 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Chip
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing

대표논문

136

이창건 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야실시간 유비쿼터스 시스템 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Robotics & Action, AI Platform, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing

대표논문

Kang-Wook Kim, Youngeun Cho, Jeongyoon Eo, Chang-Gun Lee, and Junghee Han, System-wide Time vs. Density Tradeoff in Real-Time Multicore Fluid Scheduling, in IEEE Transactions on Computers (TC), Vol. 67, Issue 7, pp. 7, July 2018.
Youngeun Cho, Do Hyung Kim, Daechul Park, Seungsu Lee, and Chang-Gun Lee, Conditionally Optimal Task Parallelization for Global EDF on Multi-core Systems, in IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), Dec. 2019.
Kyoung-Soo We, Seunggon Kim, Wonseok Lee, and Chang-Gun Lee, Functionally and Temporally Correct Simulation of Cyber-Systems for Automotive Systems, in IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), Paris, France, Dec. 2017.
Duhee Lee, Chang-Gun Lee, and Kanghee Kim, A Generic Framework for Soft Real-Time Program Executions on NAND Flash Memory in Multi-Tasking Embedded Systems, in 30th IEEE Real-Time Systems Symposium, Washington D.C., U.S., Dec. 2009.
E. Felemban, Chang-Gun Lee, E. Ekici, R. Boder, and S. Vural, Probabilistic QoS Guarantee in Reliability and Timeliness Domains in Wireless Sensor Networks, in IEEE INFOCOM, Vol. 4, Mar. 2005.
[2015. 03. ~ 2023. 02.] (SW Star Lab) Real-Time System SW on Multicore and GPGPU for Unmanned Vehicles, IITP
[2011. 07. ~ 2018. 10.] Development of Techniques for ECU-Level Real-Time Verification/Implementation, Hyundai/Kia Motors
135

정재용 의과대학 임상약리학교실

  • 연구실/전공분야신약임상개발, 뇌신경분야 초기임상시험
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

134

서봉원 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야Human-Centered Computing Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Medicine, Finance

대표논문

I lead, you help but only with enough details: Understanding user experience of co-creation with artificial intelligence, CHI 2018
Us vs. them: Understanding artificial intelligence technophobia over the google deepmind challenge match, CHI 2017
Enhancing VAEs for collaborative filtering: flexible priors & gating mechanisms, RecSys 2019
Bot in the Bunch: Facilitating Group Chat Discussion by Improving Efficiency and Participation with a Chatbot, CHI 2020
Understanding User Perception of Automated News Generation System, CHI 2002
심전도 데이터를 활용한 부정맥 진단 알고리즘 모델 공동 개발, LG전자, 2019-11-20 ~ 2020-06-30
AI기반 문자인식(OCR) 알고리즘, 교보생명주식회사, 2019-10-21 ~ 2020-03-20
로봇 저널리즘 기반의 방송 뉴스 콘텐츠 제작 기술 개발, 과기정통부, 2017-04-01 ~ 2019-12-31
133

나종연 생활과학대학 소비자학과

  • 연구실/전공분야Consumer Information & Retailing Lab.
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, Data Intelligence, AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Commerce

대표논문

"Personalization-privacy paradox and consumer conflict with the use of location based commerce", Computers in Human Behavior, 63, 453-462
"Consumer ambivalence towards personlized technology and intention to use mobile commerce: The moderating role of gender", International Journal of Electrononic Commerce Studies, 8(2), 158-179
"온라인트래킹에 대한 소비자 인식과 정책적 시사점",  소비자학연구,  29(2), 171-198
온라인 환경에서 아동에 특화된 개인정보보호 연구, 한국인터넷진흥원, 2019.7-12.
패션이미지의 속성 분석을 통한 Fad Detection,  민간과제, 2019.
132

문봉기 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

131

성승용 의과대학 미생물학교실

  • 연구실/전공분야미생물학, 면역학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

130

장수은 환경대학원 환경계획학과

  • 연구실/전공분야
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

129

이원종 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야Applied Data Science Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Choi, Daeyoung, and Wonjong Rhee. "Utilizing class information for deep network representation shaping." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 33. 2019.
Shin, Changho, Sunghwan Joo, Jaeryun Yim, Hyoseop Lee, Taesup Moon, and Wonjong Rhee. "Subtask gated networks for non-intrusive load monitoring." In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 33, pp. 1150-1157. 2019.
Jung, Wonkyung, Daejin Jung, Sunjung Lee, Wonjong Rhee, and Jung Ho Ahn. "Restructuring batch normalization to accelerate CNN training." SysML (2018).
Yu, Wei, Wonjong Rhee, Stephen Boyd, and John M. Cioffi. "Iterative water-filling for Gaussian vector multiple-access channels." IEEE Transactions on Information Theory 50, no. 1 (2004): 145-152.
Rhee, Wonjong, and John M. Cioffi. "On the capacity of multiuser wireless channels with multiple antennas." IEEE Transactions on Information Theory 49, no. 10 (2003): 2580-2595.
정보이론 및 최적화이론을 활용한 딥러닝의 수학적 원리 및 응용 연구, 연구재단/중견, 2017.9~2020.8
최신 딥러닝 기법을 이용한 반도체 소자 모델링 기법 혁신, 하이닉스, 2019.3~2019.12
SKINET AutoML 구현을 위한 HPO (Hyper Parameter Optimization)및  NAS(Neural Architecture Search) 연구, SK Telecom, 2018.4~2018.12
128

유재준 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야응집물질물리이론
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Energy, Physics

대표논문

"Passivated co-doping approach to bandgap narrowing of titanium dioxide with enhanced photocatalytic activity”, Applied Catalysis B: Environmental 200, 1 (2017)
"Novel J eff= 1/2 Mott state induced by relativistic spin-orbit coupling in Sr2IrO4”, Physical Review Letters 101, 076402 (2008)
"O(N) LDA+U electronic structure calculation method based on the nonorthogonal pseudoatomic orbital basis”, Physical Review B 73, 045110 (2006)
"Magnetic ordering at the edges of graphitic fragments: Magnetic tail interactions between the edge-localized states”, Physical Review B 72, 174431 (2005)
"Electronically Driven Instabilities and Superconductivity in the Layered La2-xMxCuO4 Perovskites", Physical Review Letters 58, 1035 (1987)
"Center for Strongly Correlated Materials Research (SRC)", 한국연구재단, 1999-2008
127

황대희 자연과학대학 생명과학부

  • 연구실/전공분야시스템 메디슨 실험실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine

대표논문

126

정현훈 의과대학 산부인과학교실

  • 연구실/전공분야산부인과
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

125

김형주 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야인터넷 데이터베이스 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Data Preprocessing

대표논문

Hye-Won Lim; Hyoung-Joo Kim, "Tensor-based tag emotion aware recommendation with probabilistic ranking", KSII Transactions on Internet and Information Systems, vol. 13, no. 12, pp. 5826-5841, 2019
Hye-Won Lim; Hyoung-Joo Kim, "Item recommendation using tag emotion in social cataloging services", Expert Systems with Applications 89, pp.179-187, 2017
Hee-Gook Jun; Dong-Hyuk Im; Hyoung-Joo Kim, "An RDF Metadata-based Weighted Semantic Pagerank Algorithm", International Journal of Web & Semantic Technology, vol. 7 no. 2 pp. 11-24, Apr. 2016
Woo-Hyun Lee, Hee-Gook Jun, and Hyoung-Joo Kim, "Hadoop Mapreduce Performance Enhancement Using In-Node Combiners", International Journal of Computer Science & Information Technology, vol. 7 no. 5 pp. 1-18, Oct. 2015
Hyunwoo Kim, Taewhi Lee, and Hyoung-Joo Kim, "A Parallel Tag Affinity Computation for Social Tagging Systems using MapReduce", International Journal of Big Data Intelligence, vol. 1 no. 3 pp. 141-150, 2014
삼성전자 반도체부문을 위한 Data Scientist 교육,  2018년 ~ 현재
124

정의철 서울대학교병원 보라매

  • 연구실/전공분야성형외과
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception,Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

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