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."

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

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

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))

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.

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

- 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)

『우리의 지속가능한 에너지』 (2017) 임현묵 외, 유네스코한국위원회
『리더들이 꼭 알아야 할 에너지기술』 (2015) 차동형 외, 지오북
에너지 클라우드 기술의 가치평가시스템 구축, 한국연구재단 원천기술개발사업, 2019.06~2020.12

The Role of Education Interventions in Improving Economic Rationality (with Hyuncheol Bryant Kim, Booyuel Kim, and Cristian Pop-Eleches). Science, 362(6410), 83-86. 2018.
Who Is (More) Rational? (with Shachar Kariv, Wieland Müller and Dan Silverman). American Economic Review, 105(6), 1518-1550. 2014.
Consistency and Heterogeneity of Individual Behavior under Uncertainty (with Raymond Fisman, Douglas Gale and Shachar Kariv). American Economic Review, 97(5), 1921-1938. 2007.
Trading in Networks: Theory and Experiment (with Andrea Galeotti and Sanjeev Goyal). Journal of the European Economic Association, 15(4), 784-817. 2017.
Estimating Ambiguity Aversion in a Portfolio Choice Experiment (with David Ahn, Douglas Gale, and Shachar Kariv). Quantitative Economics, 5(2), 195-223. 2014.

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

인공지능과 시장경쟁 : 데이터에 대한 규율을 중심으로 한국경제포럼  공동  201910
인공지능과 고용차별의 법경제학, 법경제학연구 한국경제법학회  공동  201904
인공지능과 차별 저스티스 한국법학원 공동  201904

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Subsidies for Illegal Activities? - Reframing IUU Fishing from the Law Enforcement Perspective JOURNAL OF INTERNATIONAL ECONOMIC LAW  단독  201906
Two bites at the same apple? ‘derivative’ ISDS proceedings in the revised Korea-US FTA JOURNAL OF EAST ASIA AND INTERNATIONAL LAW  단독  201903
TRADE AGREEMENTS' NEW FRONTIER-REGULATION OF STATE-OWNED ENTERPRISES AND OUTSTANDING SYSTEMIC CHALLENGES ASIAN JOURNAL OF WTO & INTERNATIONAL HEALTH LAW AND POLICY  단독  201903

공동근저당의 법리 ― 대법원 2017. 9. 21. 선고 2015다50637 판결 ― 민사법학 한국민사법학회 단독  202012
고령사회에서 의료법의 과제 ― 원격의료, 공동결정, 자원투입제한 ― 서울대 법학 서울대학교 법학연구소 단독  202012
양도금지특약에 반하는 채권양도, 회생절차와 민법 제434조 ― 대법원 2019. 12. 19. 선고 2016다24284 전원합의체 판결 ― 법조 법조협회 단독  202010

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.

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

"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.

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