겸무교수 3 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)
23

이용석 의과대학 생리학교실

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

대표논문

22

허성호 환경대학원 환경계획학과

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

대표논문

21

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.
20

김태현 공과대학 컴퓨터공학부

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

대표논문

19

문봉기 공과대학 컴퓨터공학부

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

대표논문

18

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
17

박형빈 자연과학대학 수리과학부

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

대표논문

16

이상원 법학전문대학원 법학과

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

대표논문

이른바 수사권조정과 형사사법제도 인권과 정의 대한변호사협회 단독  201912
휴리스틱과 검사의 인지편향 형사정책 한국형사정책연구원 단독  201712
The Best Evidence Rule in a Digital Age CURRENT ISSUES IN KOREAN LAW ROBBINS COLLECTION BERKELEY LAW 단독  201408
15

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.
14

문일경 공과대학 산업공학과

  • 연구실/전공분야공급망관리 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)logistics & simulation
  • 연구분야(X+AI)Logistics, Manufacturing

대표논문

Traveling Salesman Problem with a Drone Station, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems (2019.01) Vol. 49, Issue 1, pp.42-52
드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법 : 등록 (10-1924729)
2018.11.27
Online Banner Advertisement Scheduling for Advertising Effectiveness, Computers & Industrial Engineering (2020.02) Vol. 140,106226
Supply Chain Coordination with a Single Supplier and Multiple Retailers considering Customer Arrival Times and Route Selection
Transportation Research Part E (2017.10), Vol. 106, pp. 78-97
Robust Empty Container Repositioning Considering Foldable Containers
European Journal of Operational Research (2020.02) Vol. 280, pp 909-925
스마트 교통·에너지·환경 및 안전 기술을 고려한 스마트 시티 통합운영시스템 개발,  한국연구재단, 2019년 9월~2024년 2월
아모레퍼시픽 공급망 관리 진단 및 개선 자문, 아모레퍼시픽, 2020년2월~2020년7월
Service Buffer Stock 재고 객관성 & 수요예측연구, LG 디스플레이,  2016년 3월~2016년 8월
13

황대희 자연과학대학 생명과학부

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

대표논문

12

김도헌 자연과학대학 물리천문학부

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

대표논문

11

허성욱 법학전문대학원 법학과

  • 연구실/전공분야규제행정법/환경법/에너지법/법경제학/개인정보보호
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, Data Intelligence, AI Law & Ethics
  • 연구분야(X+AI)Arts, Humanities/Social Sciences, Energy

대표논문

한국에서 빅데이터를 둘러싼 법적 쟁점과 제도적 과제 경제규제와 법 서울대학교 법학연구소 단독  20141
스마트그리드와 개인정보보호 법정책 개인정보보호의 법과 정책 박영사 단독  201405
공법이론과 공공정책 (II) - 공공선택이론 관점에서 본 행정재판의 역할 - 공법연구 한국공법학회 단독  201812
10

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.
9

장혜식 자연과학대학 생명과학부

  • 연구실/전공분야High-Throughput Biology
  • 연구분야(AI 원천기술)Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine

대표논문

H. Chang, J. Yeo, J.-g. Kim, H. Kim, J. Lim, M. Lee, H. H. Kim, J. Ohk, H.-Y. Jeon, H. Lee, H. Jung, K.-W. Kim and V. N. Kim (2018) “Terminal Uridylyltransferases Execute Programmed Clearance of Maternal Transcriptome in Vertebrate Embryos” Molecular Cell, 70(1):72-82.e7.
H. Chang, J. Lim, M. Ha, and V. N. Kim (2014) “TAIL-seq: Genome-wide Determination of Poly(A) Tail Length and 3′ End Modifications” Molecular Cell, 53(6):1044-1052.
J. Lim, M. Ha, H. Chang, S. C. Kwon, D. K. Simanshu, D. J. Patel, and V. N. Kim (2014) “Uridylation by TUT4 and TUT7 marks mRNA for degradation” Cell, 159(6):1365-1376.
J. Cho, H. Chang, S. C. Kwon, B. Kim, Y. Kim, J. Choe, M. Ha, Y. K. Kim and V. N. Kim (2012) “LIN28A is a suppressor of ER-associated translation in embryonic stem cells” Cell, 151: 765-777.
J. Lim, D. Kim, Y. Lee, M. Ha, M. Lee, J. Yeo, H. Chang, J. Song, K. Ahn, V. N. Kim (2018) “Mixed tailing by TENT4A and TENT4B shields mRNA from rapid deadenylation” Science, eaam5794.
8

정민화 인문대학 언어학과

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

대표논문

Seung Hee Yang, Minhwa Chung (2019). Self-imitating Feedback Generation Using GAN for Computer-Assisted Pronunciation Training. Proceedings of INTERSPEECH 2019, 1881-1885.
Hyejin Hong, Sunhee Kim, Minhwa Chung (2014). A corpus-based analysis of English segments produced by Korean learners. Journal of Phonetics, 46, 52-67.
Sunhee Kim, Yumi Hwang, Daejin Shin, Chang-Yeal Yang, Seung-Yeun Lee, Jin Kim, Byunggoo Kong, Jio Chung, Namhyun Cho, Ji-Hwan Kim, Minhwa Chung (2013). VUI development for Korean people with dysarthria. Journal of Assistive Technology (JAT), 7(3), 188-200.
Minsu Na, Minhwa Chung (2016). Optimizing Vocabulary Modeling for Dysarthric Speech Recognition. Proceedings of ICCHP 2016, 507-510.
Seung Hee Yang, Minhwa Chung (2017). ​Characterization Of Phonetic And Phonological Error Patterns Of Korean Produced By Chinese Learners. Proceedings of Oriental COCOSDA, 405-410.
119 구급 신고 정보 표준화 및 자료 활용 방안 연구, 산업통상자원부, 2019.10~2022.06
외국인을 위한 음성언어처리 기술 기반의 한국어 말하기 교육 소프트웨어 개발, 한국연구재단,  2015.11~2018.10
발성 장애인을 위한 개인 맞춤형 내장형 명령어 인식기 개발, 지식경제부, 2010.06~2014.05
7

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
6

김용대 자연과학대학 통계학과

  • 연구실/전공분야지능형자료분석 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Law & Ethics, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Commerce, Manufacturing, Finance

대표논문

Ohn, Ilsang, and Yongdai Kim. "Nonconvex sparse regularization for deep neural networks and its optimality." Neural Computation, 2022
Kim, Dongha, and Yongdai Kim. "Understanding Effects of Architecture Design to Invariance and Complexity in Deep Neural Networks." IEEE Access, 2021.
Kim, Yongdai, Ilsang Ohn, and Dongha Kim. "Fast convergence rates of deep neural networks for classification." Neural Networks,  2021.
Kim, Minjin, Young-geun Kim, Dongha Kim, Yongdai Kim & Myunghee Cho Paik. "Kernel-convoluted Deep Neural Networks with Data Augmentation." Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2021.
Kim, Dongha, Jaesung Hwang, and Yongdai Kim. "On casting importance weighted autoencoder to an EM algorithm to learn deep generative models." International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020.
Ohn, Ilsang, and Yongdai Kim. "Smooth function approximation by deep neural networks with general activation functions." Entropy , 2019.
정책 변화를 유연하게 반영하여 준수하는 인공지능 기술 개발, 정보통신기획평가원, 2022.04.01. ~ 2026.12.31.
인공지능 모델과 학습데이터의 편향성 분석-탐지-완화·제거 지원 프레임워크 개발, 정보통신기획평가원, 2021.01.01. ~ 2022.12.31.
기계학습을 위한 성긴 방법론에 대한 연구, 한국연구재단, 2020.03.01. ~ 2025.02.28.
5

서경원 경영대학 경영학과

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

대표논문

4

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
3

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
2

조정효 사범대학 물리교육과

  • 연구실/전공분야통계물리, 데이터사이언스, 기계학습, 계산생물학, 융합과학과 교육
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Data Intelligence
  • 연구분야(X+AI)Bio, Brain, Medicine

대표논문

Hoang DT, Song J, Periwal V, and Jo J. Network inference in stochastic systems from neurons to currencies: Improved performance at small sample size, Phys Rev E, 99:023311 (2019)
Song J, Marsili M, and Jo J. Resolution and relevance trade-offs in deep learning, Journal of Statistical Mechanics, 12:123406 (2018)
Hoang DT, Jo J and Periwal V. Data-driven inference of hidden nodes in networks, Phys Rev E, 99:042114 (2019)
Cubero RJ, Jo J, Marsili M, Roudi Y and Song J. Statistical criticality arises in most informative representations, Journal of Statistical Mechanics, 6:063402 (2019)
Xu J and Jo J. Immunological recognition by articial neural networks, Journal of Korean Physical Society, 73:1908-1917 (2018)
Dynamics Inference from Time Series Data, NRF, 2019.06.01 - 2022.02.28
1

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)

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