겸무교수 2 페이지 | 서울대학교AI연구원(AIIS)

사람들

겸무교수

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

소속
연구분야 (AI 원천)
연구분야 (응용)
121

박건수 공과대학 산업공학과

  • 연구실/전공분야Operations Management, Inventory control, Global supply chain
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Logistics, Manufacturing

대표논문

120

전동석 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야Mobile Multimedia Systems Group
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Chip
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain

대표논문

J. Park, J. Lee, and D. Jeon, “A 65-nm Neuromorphic Image Classification Processor With Energy-Efficient Training Through Direct Spike-Only Feedback,” IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC), 2020.
S. Moon, K. Shin, and D. Jeon, “Enhancing Reliability of Analog Neural Network Processors,” IEEE Transactions on VLSI Systems (TVLSI), 2019.
J. Park, Y. Kwon, Y. Park, and D. Jeon, “Microarchitecture-Aware Code Generation for Deep Learning on Single-ISA Heterogeneous Multi-Core Mobile Processors,” IEEE Access, 2019.
D. Jeon, Q. Dong, Y. Kim, X. Wang, S. Chen, H. Yu, D. Blaauw, and D. Sylvester, “A 23-mW Face Recognition Processor with Mostly-Read 5T Memory in 40-nm CMOS,” IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC), 2017.
D. Jeon, N. Ickes, P. Raina, H.-C. Wang, and A. P. Chandrakasan, “A 0.6V, 8mW 3D Vision Processor for a Navigation Device for the Visually Impaired,” IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2016.
자가 학습이 가능한 초저전력 혼성신호 뉴로모픽 프로세서 설계, 과학기술정보통신부, 2019~2022.
고효율 딥러닝 하드웨어 가속기 개발, 한국과학기술연구원, 2019~2021.
모바일 시스템을 위한 저전력 머신 러닝 하드웨어 가속기 개발, 과학기술정보통신부, 2016~2019.
119

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
118

주경철 인문대학 서양사학과

  • 연구실/전공분야서양근대사, 해양사
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

주요 논문
「해적과 밀수: 아시아와 세계가 만나는 다른 길」, 『명청사연구』, 48 (2017), 1-28.
「대서양 세계의 형성과 '서구의 흥기'」, 『역사학보』, 232 (2016), 1-29.
「민중 마술에서 마녀로: 요하네스 니더의 《개미나라》를 중심으로」, 『서양사연구』, 53 (2015), 229-260.
「《말레우스 말레피카룸》의 악마와 마녀, 마술 개념」,  『서양사연구』, 51 (2014), 215-245.
「마녀 개념의 형성 연구: 《캐논 에피스코피》에서 《말레우스 말레피카룸》까지 」, 『서양사연구』, 48 (2013), 149-185.
「예수회의 북아메리카 전도와 문명간 교류: "예수회 보고서(Jesuit Relations)"를 토대로」, 『서양사연구』, 44 (2011), 1-39.
「콜럼버스의 심성 구조와 해로의 개척: 콜럼버스의 1차 항해를 중심으로」, 『대구사학』, 100 (2010), 413-434.
「스탈 부인과 유럽의 발견」, 『역사학연구』, 33 (2009), 293-318.
「다문화주의에서 "문화전쟁으로 - 네덜란드 이주민 통합 문제」, 『이화사학연구』, 35 (2007), 59-82.
「영화와 집단기억의 재구성: 큐브릭의 전쟁영화를 중심으로」, 『인문논총』, 56 (2006), 1-30.
「네덜란드 동인도회사와 아시아 교역: 세계화의 초기 단계」, 『미국학』, 28 (2005), 1-32.
「영화를 위한 변명 ― 역사와 영화의 관계에 대한 탐색」, 『프랑스사연구』, 2 (1999), 129-145.
「프랑스의 고문서보관소 제도」, 『역사비평』, 36 (1997), 100-107.
「근대 초 서구 상인들의 동구 진출 : 동프로이센의 네덜란드 상인을 중심으로」, 『서양사론』, 53 (1997), 37-58.
「17세기 네덜란드의 국제무역상인 : 얀 얀센 코르버(Jan Jansen Corver)과 한스 반 되른(Hans van Deurn)」, 『경제사학』, 17:1 (1993), 105-151.
 
저서
『18세기 도시 : 교류의 시작과 장소의 역사』, 정병설 외 공저 (파주: 문학동네, 2018).
『그해, 역사가 바뀌다: 세계사에 새겨진 인류의 결정적 변곡점』 (파주: 21세기북스, 2017).
『도시는 기억이다: 공공기념물로 본 서양 도시의 역사와 문화』, 주경철 외 공저 (파주: 서해문집, 2017).
『마녀 : 서구 문명은 왜 마녀를 필요로 했는가』 (서울: 생각의힘, 2016).
『크리스토퍼 콜럼버스, 종말론적 신비주의자』(서울: 서울대학교 출판문화원, 2014).
『근대 유럽의 형성: 16-18세기』, 이영림·주경철·최갑수 공저 (서울: 까치글방, 2011).
『문명과 바다』 (서울: 산처럼, 2009).
『대항해시대: 해상 팽창과 근대 세계의 형성』 (서울: 서울대학교출판부, 2008).
『(신화에서 역사로) 신데렐라 천년의 여행』 (서울: 산처럼, 2005).
『네덜란드: 튤립의 땅, 모든 자유가 당당한 나라』 (서울: 산처럼, 2003).
『테이레시아스의 역사: 서울대 주경철 교수의 역사읽기』 (서울: 산처럼, 2002).
『역사의 기억, 역사의 상상』 (서울: 문학과지성사, 2000).

역서
페르낭 브로델, 『지중해: 펠리페 2세 시대의 지중해 세계』, 주경철 외 공역, 총3권 (서울: 까치글방, 2017).
스티븐 솔로몬, 『물의 세계사: 부와 권력을 향한 인류 문명의 투쟁』, 주경철·안민석 공역 (서울: 민음사).
조이스 애플비, 『가차없는 자본주의: 파괴와 혁신의 역사』, 주경철·안민석 공역 (서울: 까치글방, 2012).
토마스 모어, 『유토피아』 (서울, 을유문화사, 2007).
찰스 P. 킨들버거, 『경제 강대국 흥망사 1500-1990』  (서울: 까치, 2004).
엠마뉘엘 토드, 『제국의 몰락: 미국 체제의 해체와 세계의 재편』 (서울: 까치, 2003).
맛시모 몬타나리, 『유럽의 음식문화』 (서울: 새물결, 2001).
마르크 페로, 『역사와 영화』 (서울: 까치, 1999)
페르낭 브로델, 『물질문명과 자본주의』, 총6권 (서울: 까치, 1995).
117

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)
116

Martin Steinegger 자연과학대학 생명과학부

  • 연구실/전공분야Computational Biology
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

115

원중호 자연과학대학 통계학과

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

대표논문

114

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."
113

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.
112

정완교 보건대학원

  • 연구실/전공분야보건경제학연구실(II)
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Bio, Humanities/Social Sciences, Medicine

대표논문

111

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).
110

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
109

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
108

이성헌 인문대학 불어불문학과

  • 연구실/전공분야불어학(통사의미론, 전산언어학)
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

HONG, Chai-song & LEE, Seong Heon, « Representation of Lexico-Syntactic Information for the Description of Predicate Nouns in the Sejong Electronic Dictionary », Korean and/or Corpus Linguistics, 경진문화사, 2003.
이성헌, 「전자사전 구축과 의미부류 - 세종 명사 의미부류 체계의 예」, 『한국사전학』, 한국사전학회, 2005.
이성헌, 임홍빈, 홍재성, 「다국어 연어 대조 연구를 위한 DB 구축과 의미부류의 활용- 한-불 대조를 중심으로」, 『프랑스어문교육』, 한국프랑스어문교육학회, 2009.
LEE, Seong Heon, Le dictionnaire
107

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.
106

김명수 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야3차원 모델링 및 처리 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Robotics & Action
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Manufacturing

대표논문

105

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)
104

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
103

정교민 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야머신 인텔리전스 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

Hyeongu Yun, Yongkeun Hwang and Kyomin Jung, Improving Context-Aware Neural Machine Translation Using Self-Attentive Sentence Embedding , AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Jan 2020, New York City, New York, USA
Hyoungwook Nam, Segwang Kim, Kyomin Jung, Number Sequence Prediction Problems and Computational Powers of Neural Network Models , AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)- (Oral), Jan 2019, Honolulu, Hawaii, USA
Seunghyun Yoon, Joongbo Shin, Kyomin Jung, Learning to Rank Question-Answer Pairs using Hierarchical Recurrent Encoder with Latent Topic Clustering , Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), June 2018, New Orleans, LA, USA
논리적 추론을 위한 딥러닝 아키텍쳐 개발, 삼성전자 미래기술육성센터, 2019-2022
대화 상황과 감정 인지형 인공지능 대화 시스템 개발, KEIT, 2017-2022
102

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

101

강형진 의과대학 소아과학교실

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

대표논문

100

김치헌 의과대학 신경외과학교실

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

대표논문

99

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
98

하순회 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야통합설계 및 병렬 처리 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Chip
  • 연구분야(X+AI)embedded systems, electronic systems

대표논문

" Tensor Virtualization Technique to Support Efficient Data Reorganization for CNN Accelerators," DAC 2020 (to appear)
"A Novel CNN(Convolutional Neural Network) Accelerator That Enables Fully-pipelined Execution of Layers," ICCD 2019
"Fast Performance Estimation and Design Space Exploration of Manycore-based Neural Processors," DAC 2019
"C-GOOD: C-code Generation Framework for Optimized On-device Deep Learning," ICCAD 2018
"Joint Optimization of Speed, Accuracy, and Energy for Embedded Image Recognition Systems," DATE 2018
단말용 뉴럴 프로세서 시뮬레이션 및 소프트웨어 최적화 기술,  삼성종합기술원, 2016. 12 - 2020. 10
MIDAP (Memory-In-the DAtapath Processor) 뉴럴 프로세서의 성능 개선 연구, 삼성전자, 2018.5 - 2020.4
이종 하드웨어 가속기를 포함하는 모바일 플랫폼을 위한 시스템 수준의 딥 러닝 추론 최적화 기법, 삼성전자, 2018.3 - 2018.12
97

서진욱 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야휴먼-컴퓨터 인터액션 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Human-AI Interaction, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Medicine, Manufacturing

대표논문

Jaemin Jo and Jinwook Seo, "Disentangled Representation of Data Distributions in Scatterplots," 2019 IEEE Visualization Conference (VIS), Vancouver, BC, Canada, 2019, pp. 136-140.
Daekyoung Jung, Wonjae Kim, Hyunjoo Song, Jeong-in Hwang, Bongshin Lee, Bohyoung Kim, and Jinwook Seo, ChartSense: Interactive Data Extraction from Chart Images, In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '17), pp. 6706-6717, 2017.
96

차지욱 사회과학대학 심리학과

  • 연구실/전공분야SNU Connectome Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences

대표논문

95

이권상 자연과학대학 통계학과

  • 연구실/전공분야인과추론연구실 (Causal Inference Lab.)
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Medicine

대표논문

Fogarty, C. B., Lee, K., Kelz, R. R., and Keele, L. (2021) Biased encouragements and heterogeneous effects in an instrumental variable study of emergency general surgical outcomes. Journal of the American Statistical Association.

Lee, K., Small, D. S., and Dominici, F. (2021) Discovering heterogeneous exposure effects using randomization inference in air pollution studies. Journal of the American Statistical Association.

Lee, K., and Small, D. S. (2019). Estimating the malaria attributable fever fraction accounting for parasites being killed by fever and measurement error. Journal of the American Statistical Association.

Lee, K., Lorch S. A., and Small, D. S. (2019). Sensitivity analyses for average treatment effect when outcome is censored by death in instrumental variable models. Statistics in Medicine.

Lee, K., Small, D. S., and Rosenbaum, P. R. (2018). A powerful approach to the study of moderate effect modification in observational studies. Biometrics. (Statistics in Epidemiology (SIE) Young Investigator Award)

Lee, K., Small, D. S., Hsu, J. Y., Silver, J. H. and Rosenbaum, P. R. (2018). Discovering effect modification in an observational study of surgical mortality at hospitals with superior nursing. Journal of the Royal Statistical Society, Series A.
94

박창민 의과대학 영상의학교실

  • 연구실/전공분야방사선인공지능연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

Development and Validation of a Deep Learning-Based Automated Detection Algorithm for Major Thoracic Diseases on Chest Radiographs. JAMA Netw Open. 2 (3), e191095 2019 Mar 1
Development and Validation of Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs. Radiology. 290 (1), 218-228 Jan 2019
Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Active Pulmonary Tuberculosis on Chest Radiographs. Clin Infect Dis. 69 (5), 739-747 2019 Aug 16
Deep Learning for Chest Radiograph Diagnosis in the Emergency Department. Radiology. 293 (3), 573-580 Dec 2019
CT-based Deep Learning Model to Differentiate Invasive Pulmonary Adenocarcinomas Appearing as Subsolid Nodules Among Surgical Candidates: Comparison of the Diagnostic Performance With a Size-Based Logistic Model and Radiologists. Eur Radiol. 2020 Feb 13[Online ahead of print]
2017.03.-2020.02. 인공지능 딥러닝 알고리즘을 이용한 폐결절 분류 및 폐암 진단 시스템 개발. 한국연구재단 (미래창조과학부)
2017.11-2019.10.31. 다기관 의료영상 인공지능 연구를 위한 보안 클라우드 플랫폼. 서울시 산학연 협력사업 (서울시)
93

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
92

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
91

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.
90

이원종 자연과학대학 물리천문학부

  • 연구실/전공분야Lattice Gauge Theory Research Center
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence, AI and data analysis
  • 연구분야(X+AI)Physics

대표논문

89

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

88

정천기 자연과학대학 뇌인지과학과

  • 연구실/전공분야인간 뇌 기능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Robotics & Action, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Characterization of brain network supporting episodic memory in the absence of one medial temporal lobe.

Jeong W, Lee H, Kim JS, Chung CK.

Hum Brain Mapp. 2019 May;40(7):2188-2199.
Direct Stimulation of Human Hippocampus During Verbal Associative Encoding Enhances Subsequent Memory Recollection.

Jun S, Kim JS, Chung CK.

Front Hum Neurosci. 2019 Feb 5;13:23.
Neural basis of episodic memory in the intermediate term after medial temporal lobe resection.

Jeong W, Lee H, Kim JS, Chung CK.

J Neurosurg. 2018 Oct 26;131(3):790-798.
Postoperative seizure outcome-guided machine learning for interictal electrocorticography in neocortical epilepsy.

Park SC, Chung CK.

J Neurophysiol. 2018 Jun 1;119(6):2265-2275.
Disrupted Resting State Network of Fibromyalgia in Theta frequency.

Choe MK, Lim M, Kim JS, Lee DS, Chung CK.

Sci Rep. 2018 Feb 1;8(1):2064.
감각운동통합 상지 제어 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발, 연구재단, 2016-2020
작업기억의 기전, 연구재단, 2018-2020
87

문수묵 공과대학 전기정보공학부

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

대표논문

86

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
85

이용석 의과대학 생리학교실

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

대표논문

84

정진호 의과대학 피부과학교실

  • 연구실/전공분야피부면역학, 피부노화학, 광생물학, 노인피부과
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Humanities/Social Sciences, Medicine

대표논문

83

박형빈 자연과학대학 수리과학부

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

대표논문

82

정현훈 의과대학 산부인과학교실

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

대표논문

81

백대현 자연과학대학 생명과학부

  • 연구실/전공분야생물정보학 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma

대표논문

D. Kim*, Y. M. Sung*, J. Park*, S. Kim, J. Kim, J. Park, H. Ha, J. Y. Bae, S. Kim, and D. Baek, General Rules for Functional MicroRNA Targeting, Nature Genetics, 2016
D. Garcia*, D. Baek*#, C. Shin, G. Bell, A. Grimson, and D. Bartel#, Weak Seed-Pairing Stability and High Target-Site Abundance Decrease the Proficiency of lsy-6 and Other miRNAs, Nature Structural and Molecular Biology, 2011.
D. Baek*, J. Villen*, C. Shin*, F. Camargo, S. Gygi, and D. Bartel, The Impact of MicroRNAs on Protein Output, Nature, 2008.
D. Baek#, C. Davis, B. Ewing, D. Gordon, and P. Green#, Characterization and Predictive Discovery of Evolutionarily Conserved Mammalian Alternative Promoters, Genome Research, 2007.
D. Baek# and P. Green#, Sequence Conservation, Relative Isoform Frequencies, and Nonsense-Mediated Decay in Evolutionarily Conserved Alternative Splicing, Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A., 2005.
고정밀 암 진단을 위한 멀티오믹스 기반 유전체변이 발굴 및 진단용 소프트웨어 플랫폼 개발
당뇨합병증 정밀의료를 위한 엑소좀 다중오믹스 분석 플랫폼 개발
80

이덕주 공과대학 산업공학과

  • 연구실/전공분야경제성 분석 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce, Energy

대표논문

79

조현재 치의학대학원 치의학과

  • 연구실/전공분야예방치학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Bio, Humanities/Social Sciences, Medicine, Dentistry

대표논문

Multi-channel PINN: investigating scalable and transferable neural networks for drug discovery. Journal of Chemical Informatics 11.1 (2019): 46
Cognitive Profiling Related to Cerebral Amyloid Beta Burden Using Machine Learning Approaches. Frontiers in Aging Neuroscience. 10.3389 (2019)
The Disturbance in Dynamic Property in the Reconstructed State Space during Nitrous Oxide Administration. Neuroreport 30.3(2019):162–68
Differential Diagnosis of Jaw Pain using Informatics Technology. Journal of Oral Rehabilitation (2018)
A dynamic and parallel approach for repetitive prime labeling of XML with MapReduce, The Journal of Supercomputing, 73:2 (2017)
- 과제명: "빅데이터 기반의 신약 탐색 SW 개발"

 - 연구비 지원 기관: 미래창조 과학부

 - 연구 수행 기간: 2017. 04. 01. ~ 2019. 12. 31.
- 과제명: "WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발"

 - 연구비 지원 기관: 과학기술정보통신부

 - 연구 수행 기관: 2013. 05.01. ~ 현재
78

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
77

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)
76

장원철 자연과학대학 통계학과

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

대표논문

75

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

74

정진행 의과대학 병리학교실

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

대표논문

2015 WHO classification of Lung tumours and Pleura, 2015 IARC press (공저자)
2020 WHO classification of Lung tumours and Pleura, 2020 IARC press (공저자 집필중)
Atlas of ALK and ROS1 testing in lung cancer 2nded. IASLC 2016 (공저자)
NCCN guidelines : Non-Small Cell Lung Cancer Asian Consensus Statements 2018
Targeted sequencing analysis of pulmonary adenocarcinoma with ultiple synchronous ground-glass/lepidic nodules J Thorac Oncol 2018;13:1776-83
73

허충길 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야소프트웨어 원리 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

72

이재욱 공과대학 산업공학과

  • 연구실/전공분야Statistical Learning & Computational Finance Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Finance

대표논문

71

이기원 농업생명과학대학

  • 연구실/전공분야식의학유전체학
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Language & Cognition, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Food

대표논문

인공지능기반 최적파이토슈티컬 도출시스템 및 응용연구실, 기초연구실사업, 과기정통부
아동청소년 비만 예방관리를 위한 BT-IT 융합기반 통합 플랫폼 기술개발, 과기정통부
방송통신 융합기술을 활용한 보육기관 맞춤형 스마트 웰니스 서비스 개발, 과기정통부
70

엄현상 공과대학 컴퓨터공학부

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

대표논문

69

윤형진 의과대학 의공학교실

  • 연구실/전공분야의공학(보건의료정보)/내과학(신장학)
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

Predicting acute kidney injury in cancer patients using heterogenous and irregular data/PLoS One, 2018,13:e0199839/Park N, Kang E, Park M, Lee H, Kang HG, Yoon HJ, Kang U/JMIR mHealth uHealth, 2019,7:e13327/Kwon SB, Ahn JW, Lee SM, Lee J, Lee D, Hong J, Kim HC, Yoon HJ
Unobtrusive estimation of cardiopulmonary fitness with daily activity in healthy young men/J Korean Med Sci, 2017, 32:1947-1952/Ahn JW, Hwang SH, Yoon C, Lee J, Kim HC, Yoon HJ
Predicting acute kidney injury in cancer patients using heterogenous and irregular data/PLoS One, 2018,13:e0199839/Park N, Kang E, Park M, Lee H, Kang HG, Yoon HJ, Kang U
개인정보보호 강화 DisTIL 알고리즘 개발/보건산업진흥원/2019~2021
암흑데이터 극한활용 연구센터/연구재단/2018~2025
68

박건웅 자연과학대학 통계학과

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

대표논문

67

서승우 공학전문대학원 응용공학과

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

대표논문

66

이종호 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야Laboratory for the Imaging Science and Technology
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Shin D, Ji S, Lee D, Lee J, Oh SH, Lee J*,
Deep Reinforcement Learning Designed RF Pulse: DeepRF_SLR
arXiv. 2019 Dec;1912.09015.
Jung W*, Steffen Bollmann*, Lee J*
[REVIEW] Overview of quantitative susceptibility mapping using deep learning – Current status, challenges and opportunities
arXiv. 2019 Dec;1912.05410.
Jung W, Yoon J, Ji S, Choi JY, Kim JM, Nam Y, Kim EY, Lee J*
Exploring linearity of deep neural network trained QSM: QSMnet+
Neuroimage 2020 in press
Lee J, Lee D, Choi JY, Shin D, Shin HG, Lee J*
Artificial neural network for myelin water imaging
Magn Res Med 2020 83(5):1875-1883
Yoon J, Gong E, Chatnuntawech I, Bilgic B, Lee J, Jung W, Ko J, Jung H, Setsompop K, Zaharchuk G, Kim EY, Pauly J, Lee J*
Quantitative susceptibility mapping using deep neural network: QSMnet
NeuroImage 2018 179:199-206
65

박태성 자연과학대학 통계학과

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

대표논문

64

박재흥 융합과학기술대학원 지능정보융합학과

  • 연구실/전공분야동적 로봇 시스템 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Robotics & Action, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Arts, Medicine, Manufacturing

대표논문

63

홍성욱 자연과학대학 생명과학부

  • 연구실/전공분야과학사연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Arts, Humanities/Social Sciences, Manufacturing

대표논문

<포스트휴먼 오디세이>
"인공지능은 인간을 차별하는가?"
<크로스 사이언스>
<미래는 오지 않는다>
<홍성욱의 과학 에세이>
인공지능: 과학, 역사, 철학
인공지능의 윤리적, 법적, 사회적 문제들
인공지능과 차별
62

박소정 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Insurance, Risk Management
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Finance

대표논문

인슈어테크 혁명: 현황 점검 및 과제 고찰
61

이지연 약학대학 제약학과

  • 연구실/전공분야약화학생물학 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Pharma

대표논문

60

정의철 미술대학 디자인학부

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

대표논문

59

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
58

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
57

황승원 공과대학 컴퓨터공학부

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

대표논문

https://seungwonh.github.io/
56

이경수 공과대학 기계공학부

  • 연구실/전공분야Vehicle Dynamics & Control Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

55

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)
54

백선하 의과대학 신경외과학교실

  • 연구실/전공분야뇌정위-기능신경외과학
  • 연구분야(AI 원천기술)Deep Brain Stimulation
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Park HR, Kim IH, Kang H, McCairn KW, Lee DS, Kim BN, Kim DG, Paek SH.Electrophysiological and imaging evidence of sustained inhibition in limbic and frontal networks following deep brain stimulation for treatment refractory obsessive compulsive disorder.PLoS One. 2019 Jul 19;14(7):e0219578. doi: 10.1371/journal.pone.0219578. eCollection 2019
Yi HG, Jeong YH, Kim Y, Choi YJ, Moon YE, Park SH, Kang KS, Jang J, Youn H, Paek SH. Cho DW. A bioprinted human-glioblastoma-on-a-chip for the identification of patient-specific responses to chemoradiotherapy. Nat Biomed Eng. 2019 Mar 18. doi: 10.1038/s41551-019-0363-x.
Choi SH, Kim YB, Paek SH, Cho ZH.Papez Circuit Observed by in vivo Human Brain With 7.0T MRI Super-Resolution Track Density Imaging and Track Tracing.Front Neuroanat. 2019 Feb 18;13:17. doi: 10.3389/fnana.2019.00017. eCollection 2019.
Choi H, Ha S, Im HJ, Paek SH, Lee DS. Refining diagnosis of Parkinson's disease with deep learning-based interpretation of dopamine transporter imaging. Neuroimage Clin. 2017 Sep 10;16:586-594. doi: 10.1016/j.nicl.2017.09.010. eCollection 2017. PMID:28971009
Jung YJ, Kim HJ, Jeon BS, Park H, Lee WW, Paek SH.An 8-Year Follow-up on the Effect of Subthalamic Nucleus Deep Brain Stimulation on Pain in Parkinson Disease.JAMA Neurol. 2015 Mar 23. doi: 10.1001/jamaneurol.2015.8.
미래뇌융합기술개발사업 위탁과제
(과제명: 영장류 이식 환경 구축 및 개발된 시스템의 이식후 성능평가, 연구비 지원기관: 과학기술정보통신부, 연구수행기간: 2020년 1월 1일-2022년 12월 31일)
53

김태완 공과대학 조선해양공학과

  • 연구실/전공분야Computer Aided Design and Information Technology Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Robotics & Action, Autonomous Driving
  • 연구분야(X+AI)Finance, Logistics, Manufacturing

대표논문

52

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
51

김홍기 치의학대학원 치의학과

  • 연구실/전공분야의료정보학
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Humanities/Social Sciences, Medicine

대표논문

Multi-channel PINN: investigating scalable and transferable neural networks for drug discovery. Journal of Chemical Informatics 11.1 (2019): 46
Cognitive Profiling Related to Cerebral Amyloid Beta Burden Using Machine Learning Approaches. Frontiers in Aging Neuroscience. 10.3389 (2019)
The Disturbance in Dynamic Property in the Reconstructed State Space during Nitrous Oxide Administration. Neuroreport 30.3(2019):162–68
Differential Diagnosis of Jaw Pain using Informatics Technology. Journal of Oral Rehabilitation (2018)
A dynamic and parallel approach for repetitive prime labeling of XML with MapReduce, The Journal of Supercomputing, 73:2 (2017)
50

국웅 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야조합론, 대수적위상수학
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Manufacturing

대표논문

Simplicial networks and effective resistance (co-author: K. Lee),
Advances in Applied Mathematics, Volume 100 (September 2018) 71-86
Can knowledge be more accessible in a virtual network?: Collective dynamics of knowledge transfer in a virtual knowledge organization network (coauthor: S. Shin),
Decision Support Systems (March 2014),
Combinatorial Green’s function of a graph and applications to networks,
Advances in Applied Mathematics, Volume 46 (Jan. 2011) 417-423
Topological data analysis can extract subgroups with high rates of Type 2 diabetes
(co-authors: H. Kim, C. Yi, Y. Kim, U. Park, B. Oh, H. Kim, T. Park),
International Journal of Data Mining and Bioinformatics 22(1):61-74 (20 April 2019 online)
Harmonic cycles for graphs, (co-author: Y. Kim)   
Linear and Multilinear Algebra (online February 2018)
위상수학적 조합론과 데이터 과학, 과학기술정보통신부, 2018-09-01 ~ 2022-08-31
심장질환판단서비스를 위한 딥러닝 알고리즘의 개발, 정보통신산업진흥원,
2019-09-01 ~ 2019-12-31
49

성승용 의과대학 미생물학교실

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

대표논문

48

최진영 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야인지지능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)security, visual surveillance

대표논문

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning, CVPR 2017
A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation, ICCV 2019
Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning, ICCV 2019
Associative Variational Auto-encoder with Distributed Latent Spaces and Associators, AAAI 2020
Context-aware Deep Feature Compression for High-speed Visual Tracking, CVPR 2018
예지형 시각 지능 원천 기술 개발, 과학기술정보통신부, 2014.  4.  1 ~ 2024.  2. 29
Thinking Machine: 다중 감각 심층 신경망 기반 연상 작용의 실현 및 영상 생성 연구, 과학기술정보통신부, 2017. 09. 01 - 2020. 12. 31
실외 무인 경비 로봇을 위한 멀티모달 지능형 정보분석 기술 개발, 과학기술정보통신부, 2017. 04. 01 ~ 2021. 12. 31
47

이남인 인문대학 철학과

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

대표논문

Edmund Husserls Phaenomenologie der Instinkte, Dordrecht/Boston/London: Kluwer Academic Publishers,1993.
『현상학과 해석학』, 서울: 서울대학교 출판부, 2004.
『지각의 현상학. 후설과 메를로-퐁티』, 파주: 한길사, 2013.
『예술본능의 현상학』, 파주: 서광사, 2018.
Experience and Evidence(Husserl Studies 23(2007))
46

김경환 의과대학 흉부외과학교실

  • 연구실/전공분야흉부외과학
  • 연구분야(AI 원천기술)
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

45

임재현 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Sustainable Operations Management, Supply Chain and Logistics Management, Data Analytics
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Commerce, Energy, Manufacturing, Logistics

대표논문

Optimal Ratcheting in Executive Compensation. Decision Analysis, accepted. with I. Hwang, Y. Kim.

Got Organic Milk? Joint Inventory Model with Supply Uncertainties and Partial Substitution. Operations Research Letters, 49(5), 2021. with D. Jeon, Z. Peng, Y. Rong.

Why Have Voluntary Time-of-Use Tariffs Fallen Short in the Residential Sector? Production & Operations Management, 29(3), 2020. with D.G. Choi, K. Murali, V. Thomas

Money Well Spent? Operations, Mainstreaming, and Fairness of Fair Trade. Production & Operations Management, 28(12), 2019. with H.Y. Mak, S.J. Park

The Effects of Ecolabels and Environmental Regulation on Green Product Development. Manufacturing & Service Operations Management, 21(3), 2019. with K. Murali, N.C. Petruzzi

Promoting Clean Technology Products: To Subsidize Products or Service Infrastructure? Service Science, 11(2), 2019. with G. Ma, H.Y. Mak, Z. Wan

Beyond the Speed-Price Tradeoff. MIT Sloan Management Review, 59(4), Summer, 2018. with J. Acimovic, H.Y. Mak
44

심병효 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야정보시스템 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Platform, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Manufacturing, Wireless Communications

대표논문

W. Kim, Y. Ahn and B. Shim, "Deep Neural Network Based Active User Detection for Grant-free NOMA Systems," IEEE Transactions on Communications, 2020.
W. Kim, H. Ji, H. Lee, Y. Kim, J. Lee and B. Shim, "Sparse Vector Transmission: An Idea Whose Time Has Come," IEEE Vehicular Technology Magazine, 2020.
L. Nguyen, J. Kim and B. Shim, "Low-Rank Matrix Completion: A Contemporary Survey," IEEE Access, vol. 7, no. 1, pp. 94215-94237, Jul. 2019.
H. Ji, S. Park, J. Yeo, Y. Kim, J. Lee and B. Shim, "Ultra Reliable and Low Latency Communications in 5G Downlink: Physical Layer Aspects," IEEE Wireless Communications, vol. 25, no. 3, pp. 124-130 , June. 2018.
J. Choi, B. Shim, Y. Ding, B. Rao and D. Kim, "Compressed sensing for wireless communications: useful tips and tricks," IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 19, no. 3, pp. 1527-1550, 2017.
43

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
42

류경석(Ernest Ryu) 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야류경석 교수 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Deep Learning Theory, Optimization
  • 연구분야(X+AI)

대표논문

A Geometric Structure of Acceleration and Its Role in Making Gradients Small Fast. J. Lee, C. Park, E. K. Ryu, NeurIPS, 2021.
Accelerated Algorithms for Smooth Convex-Concave Minimax Problems with O(1/k2) Rate on Squared Gradient Norm. T. Yoon and E. K. Ryu, International Conference on Machine Learning (long presentation), 2021.
WGAN with an Infinitely Wide Generator Has No Spurious Stationary Points. A. No, T. Yoon, S. Kwon, and E. K. Ryu, International Conference on Machine Learning, 2021.
41

이경무 공과대학 전기정보공학부

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

대표논문

40

천정희 자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야동형암호, 정보보호
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Security, AI Theory
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Finance, Commerce

대표논문

Numerical Method for Comparison on Homomorphically Encrypted Numbers, With Dongwoo Kim, Duhyeong Kim, Hunhee Lee and Keewoo Lee, Asiacrypt'19 (Invited to Journal of Cryptology)
Statistical Zeroizing Attack: Cryptanalysis of Candidates of BP Obfuscation over GGH15 Multilinear Map, With Wonhee Cho, Minki Hhan, Jiseung Kim and Changmin Lee, CRYPTO'19
Cryptanalyses of Branching Program Obfuscations over GGH13 Multilinear Map from the NTRU Problem, With Minki Hhan, Jiseung Kim and Changmin Lee, CRYPTO'18
39

신형철 공과대학 전기정보공학부

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

대표논문

38

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)
37

예성준 융합과학기술대학원 응용바이오공학과

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

대표논문

36

현동훈 자연과학대학 수리과학부

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

대표논문

35

최세영 치의학대학원 치의학과

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

대표논문

Kang MS, Choi TY, Ryu HG, Lee D, Lee SH, Choi SY*, Kim KT*. Autism-like behavior caused by deletion of vaccinia-related kinase 3 is improved by TrkB stimulation. J Exp Med. 2017 Oct 2;214(10):2947-2966. doi: 10.1084/jem.20160974.
Choi TY, Lee SH, Kim YJ, Bae JR, Lee KM, Jo Y, Kim SJ, Lee AR, Choi S, Choi LM, Bang SH, Song MR, Chung J, Lee KJ, Kim SH, Park CS, Choi SY. Cereblon maintains synaptic and cognitive function by regulating BK channel. J Neurosci. 2018 Apr 4;38(14):3571-3583. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2081-17.2018.
Noh K, Lee H, Choi TY, Joo Y, Kim SJ, Kim H, Kim JY, Jahng JW, Lee S*, Choi SY*, Lee SJ*. Negr1 modulates anxiety- and depression-like behaviors via interaction with the LIF receptor and Lcn-2 expression. Mol Psychiatry. 2019 Aug;24(8):1189-1205. doi: 10.1038/s41380-018-0347-3.
Park SW, Kim J, Kang M, Lee W, Park BS, Kim H, Choi SY, Yang S, Ahn JH, Yang S. Epidermal electrotherapy for epilepsy. Small. 2018 Jul;14(30):e1801732. doi: 10.1002/smll.201801732.
An H, Cha KM, Choi SY, Shin HC. Data compression of excitatory postsynaptic potentials. Electronics Lett. 2015 Aug 31; 51(18):1407-1409. doi: 10.1049/el.2015.1133.
대뇌피질 신경회로의 기능적 다양성 및 발달기전 규명을 통한 뇌기능 이상 해법 도출 (과학기술정보통신부/중견연구자지원사업) 2016.06.01.-2019.05.31
Ex vivo 기반 해마체 신경망 다채널 분석 기술 개발 (과학기술정보통신부/뇌과학원천기술개발사업) 2013.05.01-2016.04.30
34

천현득 자연과학대학

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

대표논문

33

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
32

정현태 의과대학 신경외과학교실

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

대표논문

31

박진수 경영대학 경영학과

  • 연구실/전공분야Intelligent Data Semantics Lab
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition, Human-AI Interaction, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce, Manufacturing

대표논문

“Semantic Conflict Resolution Ontology (SCROL): An Ontology for Detecting and Resolving Data and Schema-Level Semantic Conflicts,” (with S. Ram), IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 16, No. 2. February 2004, pp. 189-202.
“A Novel Approach to Managing the Dynamic Nature of Semantic Relatedness,” (with Y. Choi, and J. Oh), Journal of Database Management, Vol. 27, No. 2, April-June 2016, pp. 1-26. (doi: 10.4018/JDM.2016040101)
“Predicting Movie Success with Machine Learning Techniques: Ways to Improve Accuracy,” (with K. Lee, I. Kim, and Y. Choi), Information Systems Frontiers, Vol. 20, Number 3, June 2018, pp. 577-588. (doi: 10.1007/s10796-016-9689-z) Online-first version on August 2016, pp. 1-12.
“Identifying Semantically Similar Questions in Social Q&A Communities,” (with B. Kim), in Proceedings of the 27th Workshop on Information Technologies and Systems (WITS 2017), Seoul, Korea, December 14-15, 2017.
“A Link-based Ranking Algorithm for Semantic Web Resources: A Class-oriented Approach Independent of Link Direction,” (with H. Park and S. Rho), Journal of Database Management, Vol. 22, No. 1, January-March 2011, pp. 1-25.
30

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
29

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.
28

노종선 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야Coding and Cryptography Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)privacy preserving machine learning, fully homomorphic encryption algorithms, error correcting codes, information theory
  • 연구분야(X+AI)medical image analysis, financial data analysis, private data analysis

대표논문

[1] Eunsang Lee, Joon-Woo Lee, Junghyun Lee, Yongjune Kim, Young-Sik Kim, Jong-Seon No, and Wooseok Choi, “Low-complexity deep convolutional neural networks on fully homomorphic encryption using multiplexed parallel convolutions,” accepted for presentation in ICML 2022.

[2] Yongwoo Lee, Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, Yongjune Kim, Hyungchul Kang, and Jong-Seon No, “High-precision and low-complexity approximate homomorphic encryption by error variance minimization,” Accepted in EUROCRYPT 2022 (Top-tier conference, accept ratio: 23.0%).

[3] Joon-Woo Lee, Eunsang Lee, Yongwoo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “High-precision bootstrapping of RNS-CKKS homomorphic encryption using optimal minimax polynomial approximation and inverse sine function,” EUROCRYPT 2021, pp. 618-647, Springer, Cham, 2021 (Top-tier conference, accept ratio : 19.5%).

[4] Eunsang Lee, Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “Minimax approximation of sign function by composite polynomial for homomorphic comparison,” Accepted for publication in IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, August 2021 (IF : 7.329).

[5] Hee-Youl Kwak, Jae-Won Kim, Hosung Park, and Jong-Seon No, “Optimization of SC-LDPC codes for window decoding with target window sizes,” accepted for publication in IEEE Transactions on Communications, March 2022.

[6] Joon-Woo Lee, Hyungchul Kang, Yongwoo Lee, Wooseok Choi, Jieun Eom, Maxim Deryabin, Eunsang Lee, Junghyun Lee, Donghoon Yoo, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “Privacy-preserving machine learning with fully homomorphic encryption for deep neural network,” IEEE Access, vol. 10, pp. 30039-30054, 2022.

[7] Eunsang Lee, Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “Optimization of homomorphic comparison algorithm on RNS-CKKS scheme,” IEEE Access, vol. 10, pp. 26163-26176, 2022.

[8] Zahyun Koo, Yongwoo Lee, Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “Improved reduction between SIS problems over structured lattices,” IEEE Access, vol. 9, pp. 157083-157092, 2021.

[9] Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, “Analysis of modified shell sort for fully homomorphic encryption,” IEEE Access, vol. 9, pp. 126198-126215, 2021.

[10] J Jeong, Seong-Joon Park, Jae-Won Kim, Jong-Seon No, Ha Hyeon Jeon, Jeong Wook Lee, Albert No, Sunghwan Kim, and Hosung Park, ""Cooperative sequence clustering and decoding for DNA storage system with fountain codes,” Bioinformatics, vol. 37, issue 19, pp. 3136-3143, October 2021.

[11] Dong-Hoon Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, ""Bit security estimation using various information-theoretic measures,” IEEE Access, vol. 9, pp. 140103-140115, 2021.

[12] Yongwoo Lee, Wijik Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, ""Modified pqsigRM: RM code-based signature scheme,"" IEEE Access, vol. 8, pp. 177506-177518, September 2020.

[13] YongWoo Lee, Joon-Woo Lee, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, ""Near-optimal polynomial for modulus reduction using L2-norm for approximate homomorphic encryption,"" IEEE Access, vol. 8, pp. 144321-144330, August 2020.

[14] Zahyun Koo, Jong-Seon No, and Young-Sik Kim, ""Reduction from module-SIS to ring-SIS under norm constraint of ring-SIS,"" IEEE Access, vol. 8, 140998-141006, 2020.

[15] Jinkyu Cho, Young-Sik Kim, and Jong-Seon No, ""Homomorphic computation in Reed-Muller codes,"" IEEE Access, vol. 8, pp. 108622-108628, June 2020.

[16] Eunsang Lee, Young-Sik Kim, Jong-Seon No, Minki Song, and Dong-Joon Shin, ""Modification of FrodoKEM using Gray and error-correcting codes,"" IEEE Access, vol. 7, pp. 179564-179574, December 2019.

[17] Hee-Youl Kwak, Jong-Seon No, and Hosung Park, ""Design of irregular SC-LDPC codes with non-uniform degree distributions by linear programming,"" IEEE Transactions on Communications, vol. 67, no. 4, pp. 2632-2646, April 2019."
27

문병로 공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야최적화 및 금융공학 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence, Optimization Algorithms
  • 연구분야(X+AI)Finance, Logistics, Manufacturing

대표논문

쉽게 배우는 알고리즘, 2018, 한빛미디어
Sungjoo Ha, Sangyeop Lee, Byung-Ro Moon, "Investigation of the Latent Space of Stock Market Patterns with Genetic Programming,"  Genetic and Evolutionary Computation Conference, pp. 1254-1261, 2018
Seung-Hyun Moon, Yong-Hyuk Kim, Yong Hee Lee, Byung-Ro Moon, "Application of machine learning to an early warning system for very short-term heavy rainfall," Journal of Hydrology, 2019
Seung-Hyun Oh, Byung-Ro Moon, "Automatic Reproduction of a Genius Algorithm: Strassen's Algorithm Revisited by Genetic Search," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 14, 2, pp. 246-251, 2010
Il-Seok Oh, Jin-Seon Lee, Byung Ro Moon, "Hybrid Genetic Algorithms for Feature Selection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26, 11, pp. 1424-1437, 2004
게임로그 기반 최적화 매칭 알고리즘 도출, 넷마블, 2018.12~2019.7
팽이버섯 생산 최적화 및 자문, 대흥농산, 2019.3~2019.8
LMS 고반응 요건 선별 및 자문, 현대카드, 2016.7~2017.4
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박종우 공과대학 기계공학부

  • 연구실/전공분야로봇 자동화 실험실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Robotics & Action, Mathematical data science
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Logistics, Manufacturing, Dental and medical imaging

대표논문

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고형석 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야그래픽스 및 미디어 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception
  • 연구분야(X+AI)Manufacturing

대표논문

Wonseop Lee, Hyeong-Seok Ko. Heuristic misfit reduction: A programmable approach for 3D garment fit customization. Computer & Graphics, 71, 1-13.
Dong-Hoon Han, Ick-Hoon Cha, Kyung-Hyun Lee and Hyeong-Seok Ko. Garment Preconditioning and Regional Simulation Omission for Trying-On Virtual Ensembles. Computer Animation and Social Agents 2019.
Goanghun Kim and Hyeong-Seok Ko. A Practical Approach to Physically‐Based Reproduction of Diffusive Cosmetics. Computer Graphics Forum. Volume 37, Number 7.
CCTV 영상으로부터 3D 모델과 딥러닝 및 이미지 품질 개선 기술을 활용한 정면 얼굴 복원 기술 개발, 과학기술정보통신부, 2018~2023.
의류 직물의 3D 재현 연구. 한국연구재단. 2012~2015.
증강현실 기술을 이용한 실시간 매직미러 서비스 기술개발. 정보통신산업진흥원. 2012~2014.
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권준수 자연과학대학 뇌인지과학과

  • 연구실/전공분야임상인지신경과학센터
  • 연구분야(AI 원천기술)Language & Cognition, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Medicine

대표논문

강박증 환자에서 machine learning을 이용한 치료반응 차이의 비교
The effects of pharmacological treatment on functional brain connectome in obsessive-compulsive disorder. Biol Psychiatry 2014;75(8):606-614
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박세웅 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야네트워크 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Robotics & Action, Human-AI Interaction
  • 연구분야(X+AI)Logistics, Manufacturing, Energy

대표논문

Seowoo Jang, Kang G. Shin, and Saewoong Bahk "Post-CCA and Reinforcement Learning based Bandwidth Adaptation in 802.11ac Networks," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 17, no. 2, pp. 419-432, Feb. 2018.
Jeongyoon Heo, Byungjun Kang, Jin Mo Yang, Jeongyeup Paek, and Saewoong Bahk, "Performance-Cost Tradeoff of Using Mobile Roadside Units for V2X Communication," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no. 9, pp. 9049-9059, Sep. 2019.
Hyung-Sin Kim, JeongGil Ko, and Saewoong Bahk, "Smarter Markets for Smarter Life: Applications, Challenges and Deployment Experiences," IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 5, pp. 34-41, May. 2017.
Sung-Guk Yoon, Young-June Choi, Jong-Keun Park and Saewoong Bahk, "Stackelberg Game based Demand Response for At-Home Electric Vehicle Charging," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 65, issue 6, pp. 4172-4184, June 2016.
Jongwook Lee and Saewoong Bahk, "On the MDP-based Cost Minimization for Video-on-Demand Services in a Heterogeneous Wireless Network with Multi-Homed Terminals," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 12, issue. 9, pp. 1737-1749, Sep. 2013
One of Top 100 Research results in 2018 - Disaster Communication Convergence Technology Research (2016.04.01-2017.12.31.) IITP
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정덕균 공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야집적시스템설계 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Chip
  • 연구분야(X+AI)Semiconductor

대표논문

An efficient charge recovery logic circuit
An all-analog multiphase delay-locked loop using a replica delay line for wide-range operation and low-jitter performance
Design of PLL-based clock generation circuits
A 960-Mb/s/pin interface for skew-tolerant bus using low jitter PLL
A 0.18-μm CMOS 3.5-Gb/s continuous-time adaptive cable equalizer using enhanced low-frequency gain control method

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