주요연구관심분야

Computer Vison
Domain Adaptation
Federated Learning
AI Applications
Explainable AI
Privacy Protection

주요연구실적 (2021~현재)
A Convolutional Transformer Model for Multivariate Time Series Prediction, IEEE ACCESS 10-0 101319-, 2022
Empirical Measurement of Client Contribution for Federated Learning With Data Size Diversification, IEEE ACCESS, 10-0 118563- 2022
Deep Non-Line-of-Sight Imaging Using Echolocation, MDPI  SENSORS, 22-21, 2022
Generalized Facial Manipulation Detection with Edge Region Feature Extraction, IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer, 1-1 2784-, 2022
Image Perturbation-Based Deep Learning for Face Recognition Utilizing Discrete Cosine Transformation, MDPI ELECTRONICS, 11-1 25-33, 2021
A Daily Tourism Demand Prediction Framework Based on Multi-head Attention CNN, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 1-1, 1-10, 2021
Canine Behavior Interpretation Framework Using Deep Graph Model, ICAISC 2021: Artificial Intelligence and Soft Computing, 1-1, 99-110, 2021

주요연구관심분야

인공지능을 활용한 보안

소프트웨어 보안

시스템 보안

주요연구실적 (2016~현재)

Binary Function Boundary Identification (ACSAC 2021): 실행 바이 너리 상에서 함수 경계를 인식하는 문제로 리버싱 도구로 바이너리를 분석할 때 초석이 되는 연구

Software Watermarking via a Binary Function Relocation (ACSAC 2021): 실행 바이 너리 함수 재배치로 워터마킹 정보를 인코딩함으로써 소프트웨어 저작권을 해결하는 연구

Slimium: Debloating the Chromium Browser with Feature Subsetting (CCS 2020): Chromium 브라우저 상에서 기능을 정의해 사용하지 않는 코드를 제거하고 잠재적인 공격 영 역(attack surface)을 줄이는 연구

C아npiler-as인sted Code Randomization (S&P 2018): 컴파일러 기반 코드 변형기법으로 컴파일러 툴체인에서 필요한 최소한의 메터데이터만 추출해 신뢰도 높은 바이너리를 생성하는 (binary instrumentation) 연구, CSAW 응용 리서치 분야 Top 10 Finalist 로 선정

Juggling the gadgets: Binary-level code randomization using instruction displacement (ASIACCS 2016): ROP (return-oriented programming) 공격방어 기술 중 하나로 명령어 재배치를 통해 공격에 사용가능한 명령어 집합(Gadget)을 이전하는 방식을 제안

주요연구관심분야

자연어처리(QA 시스템, 대화시스템, 문서요약/분류)

정보검색(Ranking 모델, 질의처리)

Neural Symbolic AI(상식/지식 추론, 상식 및 지식 그래프)

주요연구실적 (2021~현재)

SIMMC (DSTC10 workshop, AAAI 2022): 멀티모달 대화시스템 구축 DSTC 10 의 SIMMC tack 2 개 분야 winner(1 등)

Query Reformulation (CIKM 2021): 사전 기반 지식 그래프를 이용한 정보검색 질의어 개선

Passage Re-ranking (CIKM 2021): Self-supervised Fine-tuning 을 이용한 Re-ranking 의 성능 향상

Fake News Video Detection (CIKM 2021): 토픽모델링과 적대적학습을 이용한 가짜 뉴스 비디오 탐지

Self-supervised Learning based Classification (CIKM 2021): Self-supervised learning 을 이용한 분류 기술 개발 "

Retrieval-based Dialogue System (NAACL 2021): Post-training 을 이용한 대화 시스템

Fake News Detection (EACL 2021): 그래프 기반의 가짜 뉴스 탐지 기 법

Commonsense Knowledge Augmentation (AAAI 2021): 적 대적 학습을 이용한 상식 그래프 확장 시스템

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

강화학습 기반 지능형 시스템 개발

의료 데이터 기반 이상 탐지 기술

무선 신호 기반 비가시 영역 사람 탐지 및 자세 추정 기술

AI 기반 금융 시스템 개발 (자동 주문 집행)

기계학습 기반 유무선 네트워크 시스템 최적화

□최근 3년간 실적

시각적 방해요소에 강건한 자기지도 강화학습 모델, IJCAI, 2022

광대역 무선 신호 기반 다중 사람 탐지 및 자세 추정 기술, 정보과학회 우수논문, 2021

Self-attention 기반 5G 무선 자원 예측 모델 개발 및 활용 기술, 정보과학회 우수논문, 2022

초저전력 무선 신호 오류 복구를 위한 Signal-to-Data Translation 모델, IEEE Access, 2022

스펙트럼 챌린지 대회 2020년, 2021년 연속 최우수상(1등)

현재 진행 중인 연구과제

오픈 도메인 멀티모달 학습 위한 자기주도 인공지능 기술 개발, IITP 2022 ~ 2026

수술 중 고혈압 혹은 저혈압 예측 모델 개발, AI융합연구지원사업, 2021~2022

강화학습 기반 정유 시스템 공정 제어 기술, SK인천석유화학, 2021 ~ 2022

AI 기반 자동 주문 집행 모델 개발, ㈜퀀팃, 2021 ~ 2022

비가시 영역 영상 복원 기술 개발, IITP, 2020.5 ~ 2023.2

지능형 5G 엣지 시큐리티 기술, IITP, 2020.5 ~ 2024.2

대용량, 비정형, 이기종 디지털 치료제 플랫폼 개발, IITP, 2020.5 ~ 2024.2

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

None

□진출 가능한 진로

지능형 네트워크 시스템 개발 및 연구

지능형 머신, 로봇 제어 최적화 및 연구

스마트 공장, 스마트 헬스케어 등 지능형 시스템 개발 및 연구

필요 이수 과목 및 지식

필수 이수 과목

- 알고리즘

- 기계학습

권장 이수 과목

- 운영체제

- 인공지능

- 심층신경망

- 강화학습

- 컴퓨터 비전

학부연구생이 하는 일

(본인이 희망하는) 연구실 프로젝트 참가

진행 중인 프로젝트 관련 데이터 수집, 학습 모델 설계 및 개발에 참여

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

- 자연어 처리 분석 (NLP)을 통한 분류 및 예측에 최적화된 알고리즘 연구: 딥러닝, 머신러닝 연구

- 빅 데이터를 이용한 비지도학습 연구 (E.g., Topic Modeling)

- Semantic Network Analysis & Social Network Analysis

- User Experience Study & HCI

□최근 3년간 실적

[2022]

Article

[1] Lee, H., Lee, S. H., Nan, D., & Kim, J. H. (2022). Predicting User Satisfaction of Mobile Healthcare Services Using Machine Learning: Confronting the COVID-19 Pandemic. Journal of Organizational and End User Computing (JOEUC), 34(6), 1-17. (SSCI, JCR 2021 IF= 7.400, Q1 in Computer Science & Information Systems)

[2] Lee, S. H., Lee, H., & Kim, J. H. (2022). Enhancing the Prediction of User Satisfaction with Metaverse Service Through Machine Learning. Computers, Materials and Continua, 72(3), 4983-4997. (SCIE, JCR 2021 IF= 3.860, Q2 in Computer Science, Information Systems)

[3] Che, S., Kamphuis, P., Zhang, S., Zhao, X., & Kim, J. H. (2022). A Visualization Analysis of Crisis and Risk Communication Research Using CiteSpace. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5), 2923. (SSCI, JCR 2020 IF= 3.390, Q1 in Public, Environmental, & Occupational Health)

[4] Nan, D., Lee, H., Kim, Y., & Kim, J. H. (2022). My video game console is so cool! A coolness theory-based model for intention to use video game consoles. Technological Forecasting and Social Change, 176, 121451. (SSCI, JCR 2021 IF=10.884, Top #1 in Regional & Urban Planning)

[5] Kim, H., Ryu, M. H., Lee, D., & Kim, J. H. (2022). Should a small-sized store have both online and offline channels? An efficiency analysis of the O2O platform strategy. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102823. (SSCI, JCR 2020, IF=7.135, Q1 in Business)

[6] Che, S., Nan, D., Kamphuis, P., Zhang, S., & Kim, J. H. (2022). Examining Crisis Communication Using Semantic Network and Sentiment Analysis: A Case Study on NetEase Games. Frontiers in Psychology, 13, 823415. (SSCI, JCR 2020 IF= 2.990, Q2 in Psychology & Multidisciplinary)

[7] Nan, D., Kim, Y., Huang, J., Jung, H. S., Kim, J. H. (2022). Factors affecting intention of consumers in using face recognition payment in offline markets: An acceptance model for future payment service. Frontiers in Psychology, 13, 830152. (SSCI, JCR 2020 IF= 2.990, Q2 in Psychology & Multidisciplinary)

Conference

[1] Kim, J. H., Jung, H. S., Park, M. H., Lee, S. H., Lee, H., Kim, Y., & Nan, D. (2022). Exploring Cultural Differences of Public Perception of Artificial Intelligence via Big Data Approach. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 427-432). Springer, Cham.

[2] Nan, D., Park, M. H., Nam, W., Kim, Y., Che, S., & Kim, J. H. (2022, January). Exploring User Experience of" Animal Crossing" via Semantic Network Approach. In 2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) (pp. 1-4). IEEE.

[3] Sun, S., Kim, M., Nan, D., & Kim, J. H. (2022, January). Relationship between Hashtags Usage and Reach Rate in Instagram. In 2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) (pp. 1-4). IEEE.

[4] Che, S., Kamphuis, P., Zhang, S., & Kim, J. H. (2022, January). RECP from the Perspective of Chinese Mainlanders and Taiwanese Netizens: A Comparative Semantic Network Analysis. In 2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) (pp. 1-4). IEEE.

[2021]

Article

[1] Lee, J., Yoo, M., Ryu, M. H., Nan, D., Kim, J. H., & Lee, D. (2021). Interoperability of online loyalty and offline loyalty in omnichannel retailing service: seeking innovation in retail industry. Asian Journal of Technology Innovation, 1-22. (SSCI, JCR 2020 IF=1.314)

[2] Kim, Y., Nan, D., & Kim, J. H. (2021). Exploration of the relationships between Instagram users’ narcissism, life satisfaction, and loneliness and the high- and low-level features of their photos. Frontiers in Psychology, 12, 707074. (SSCI, JCR 2020 IF= 2.990, Q2 in Psychology & Multidisciplinary)

[3] Lee, K. R., Kim, B., Nan, D., & Kim, J. H. (2021). Structural Topic Model Analysis of Mask-Wearing Issue Using International News Big Data. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(12), 6432. (SSCI, JCR 2020 IF= 3.390, Q1 in Public, Environmental, & Occupational Health)

[4] Kim, B., Yoo, M., Park, K. C., Lee, K. R., & Kim, J. H. (2021). A value of civic voices for smart city: A big data analysis of civic queries posed by Seoul citizens. Cities, 108, 102941. (SSCI, JCR 2020 IF= 5.835, Top #3 in Urban Studies)

[5] Shon, M., Lee, D., & Kim, J. H. (2021). Are global over-the-top platforms the destroyers of ecosystems or the catalysts of innovation?. Telematics and Informatics, 101581. (SSCI, JCR 2020 IF= 6.182, Q1 in Information Science & Library Science)

[6] Kim, J. H., Park, M. H., Kim, Y., Nan, D., & Travieso, F. (2021). Relation Between News Topics and Variations in Pharmaceutical Indices During COVID-19 Using a Generalized Dirichlet-Multinomial Regression (g-DMR) Model. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 15(5), 1630-1648. (SCIE, JCR 2020 IF=0.858)

[7] Kim, J. H., Nan, D., Kim, Y., & Park, M. H. (2021). Computing the User Experience via Big Data Analysis：A Case of Uber Services. CMC-Computers, Materials & Continua, 67(3), 2819-2829.(SCIE, JCR 2020 IF=3.772, Q2 in Computer Science, Information Systems)

[8] Shim, H., Kim, Y., Minton, G., Nan, D., Kim, Y., Lee, H., Lee, S. H., & Kim, J. H. (2021). Network analysis of open innovation in the era of the Fourth Industrial Revolution. Asian Journal of Technology Innovation, 1-21. (SSCI, JCR 2020 IF=1.314)

Conference

[1] Kim, Y., & Kim, J. H. (2021, July). The Impact of Ethical Issues on Public Understanding of Artificial Intelligence. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 500-507). Springer, Cham.

[2] Che, S., Nan, D., Kamphuis, P., & Kim, J. H. (2021, July). A Comparative Analysis of Attention to Facial Recognition Payment Between China and South Korea: A News Analysis Using Latent Dirichlet Allocation. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 75-82). Springer, Cham.

[3] Che, S., Nan, D., Kamphuis, P., Jin, X., & Kim, J. H. (2021, January). A Cluster Analysis of Lotte Young Plaza Using Semantic Network Analysis Method. In 2021 15th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) (pp. 1-6). IEEE. (acceptance rate: 35%)

[4] Jang, J., Kim, B., Lee, K. R., & Kim, J. H. (2021, January). A Cross-Cultural Comparative Study on the Startup Discourse in 2000–2019 between United States and China. In 2021 15th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) (pp. 1-5). IEEE. (acceptance rate: 35%)

[2020]

Article

[1] Kim, Y., & Kim, J. H. (2020). Using photos for public health communication: A computational analysis of the Centers for Disease Control and Prevention Instagram photos and public responses. Health Informatics Journal. 26(3), 2159-2180. (SCIE, JCR 2020 IF=2.681, Q2 in Health Care Sciences & Services)

[2] Park, I., Shim, H., Kim, J. H., Lee, C., & Lee, D. (2020). The effects of popularity metrics in news comments on the formation of public opinion: Evidence from an internet portal site. The Social Science Journal, 1-16. (SSCI, JCR 2020 IF=2.367, Q2 in Social Sciences, Interdisciplinary)

[3] Nan, D., Kim, Y., Park, M. H., & Kim, J. H. (2020). What Motivates Users to Keep Using Social Mobile Payments?. Sustainability, 12(17), 6878. (SSCI, JCR 2020 IF=3.251, Q2 in Environmental Studies)

[4] Jung, J., Petkanic, P., Nan, D., & Kim, J. H. (2020). When A Girl Awakened the World: A User and Social Message Analysis of Greta Thunberg. Sustainability, 12(7), 2707. (SSCI, JCR 2020 IF=3.251, Q2 in Environmental Studies)

[5] Nah, S., McNealy, J., Kim, J. H., & Joo, J. (2020). Communicating artificial intelligence (AI): Theory, research, and practice. Communication studies, 71(3), 369-372.

현재 진행 중인 연구과제

성균관대학교 AI 융합원 협업 연구 진행: 인공지능 기법을 이용하여 기업의 ESG 경영과 자본조달비용 분석 과제를 진행중이다. 해당 연구에서는 자연어 처리 기술을 통해서 기업의 Earnings Call Transcript에서 ESG 관련 정보를 추출하고, 추출된 정보를 바탕으로 기업의 ESG 평가의 객관성 및 신뢰도를 테스트한다. 또한, 실제 기업의 자본조달 비용에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 해당 연구를 위해 최근 자연어처리에서 우수한 성능을 보이는 BERT, ALBERT, RoBERTa와 같은 최신 기술을 사용한다.

자연어 처리 기법 (NLP)을 통한 텍스트 분류 및 예측: 다양한 플랫폼에서 텍스트 데이터를 수집하고 해당 데이터를 자연어 처리 기법들을 통해 정형데이터와 결합하여 분류 및 예측 작업을 통해 인사이트를 추출한다. 대표적으로, 감성 분석 분류기를 구축하여 사용자 만족도를 예측하는 연구, 비트코인과 관련한 수치정보와 자연어 데이터를 결합한 비트코인 가격 경향성 예측 연구, 기업 부도 예측 모델 구축 연구 등이 진행되었으며 후속 연구가 진행중이다.

Lee, H., Lee, S. H., Nan, D., & Kim, J. H. (2022). Predicting User Satisfaction of Mobile Healthcare Services Using Machine Learning: Confronting the COVID-19 Pandemic. Journal of Organizational and End User Computing (JOEUC), 34(6), 1-17.

Lee, S. H., Lee, H., & Kim, J. H. (2022). Enhancing the Prediction of User Satisfaction with Metaverse Service Through Machine Learning. Computers, Materials and Continua, 72(3), 4983-4997.

자연어 처리 기법 (NLP)을 통한 텍스트 데이터 분석: 텍스트 데이터를 수집하고 토픽모델링, Word2vec, BERT등의 자연어처리 기법들을 통하여 분석하고 인사이트를 추출한다. 한국의 근대 소설 585 작품의 본문을 수집하여 Word2vec과 N-Gram을 통해 ‘우리'라는 단어가 어떤 단어들과 함께 쓰여왔는지, 어떤 단어와 유사하게 쓰였는지 분석하는 연구를 진행하였다. 인문학 연구자들과 협업하여 인문학에 기술을 접목하고 대량의 텍스트를 처리하고 통시적으로 분석하는 방안을 제시하였다. 또한 Instagram 인플루언서들의 해시태그를 수집하여 TF-IDF와 토픽모델링을 통해 팔로워 수를 높이기 위해 유용한 해시태그를 찾아내어 제시하였다. 현재는 TripAdvisor의 박물관 리뷰들을 토픽모델링과 감성분석을 통해 분석하여 식민 지배한 국가와 식민 지배를 당한 국가의 박물관 리뷰들의 차이와 리뷰 작성자의 국적에 따른 차이를 찾는 연구를 진행중이다.

Relationship between Hashtags Usage and Reach Rate in Instagram, Seongjong Sun, Minwoo Kim., Nan Dongyeon and Janghyun Kim *2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM), 2022*

멀리서 읽는 “우리”― Word2Vec, N-gram을 이용한 근대 소설 텍스트 분석, 서재현, 김병준, 김민우, 박소정, 대동문화연구, 115, 349-386, 2022

HCI 및 사용자 경험 연구: 디지털 콘텐츠와 기기 사용자의 경험을 최적화하는 이론적 모델 설계 연구를 진행하고 있다. 콘솔 게임기기 '스위치' 사용자들의 사용자 경험을 설문 방법론을 통하여 모델화하였다. 기존 사용자 경험 연구에서 보편적으로 사용되는 'TAM' 모델과 새로이 주목받는 'coolness theory'를 결합한 모델을 제시하였다. 다른 연구로는 소셜네트워크 모바일 페이먼트 사용자 경험을 확장된 'TAM' 모델을 설계하여 설문 방법론을 통하여 검증한 연구가 있다. 최근에는 MMORPG 사용자 경험을 기존 분야에서 가장 많이 사용되는 'Yee's typology'에 기반하여 연구하였다. 아바타 사용에 따른 사용자의 행동 변화를 제시하는 'Proteus effect' 이론을 추가하여 모델을 설계, 설문 방법론으로 검증하였다.

Nan, D., Lee, H., Kim, Y., & Kim, J. H. (2022). My video game console is so cool! A coolness theory-based model for intention to use video game consoles. *Technological Forecasting and Social Change*, *176*, 121451.

Nan, D., Kim, Y., Park, M. H., & Kim, J. H. (2020). What motivates users to keep using social mobile payments?. *Sustainability*, *12* (17), 6878.

소셜 미디어 데이터를 기반으로 한 여론 분석:기존 커뮤니케이션 이론과 가이드라인을 대중의 요구에 맞추기 위해 기업과 공공 보건 기관의 소셜 미디어 커뮤니케이션 전략을 자연어처리를 통해 분석한다. 중국의 NetEasy Game Company의 소셜미디어 위기 커뮤니케이션 전략을 Social Network Analysis(SNA)와 감성분석을 통해 살펴본 연구를 진행하였다. Citespace를 이용해 Crisis and Risk Communication 분야 지식 구조의 변화에 대해 연구하였고, 혁신의 위기관리 적용에 대해서 연구를 진행하고 있다. 중국과 한국의 LDA 기반 안면 인식 결제 비교와 중국과 대만의 RECP에 대한 관점을 SNA를 통해 비교하고, 중국인들의 롯데에서의 쇼핑 경험에 대한 연구 등 문화 간 비교하는 연구 또한 진행하였다. 현재는 틱톡의 위기 커뮤니케이션 전략이 다른 소셜 미디어 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 머신러닝을 통한 감성분석 하는 연구와 Web of Science를 기반으로 소셜미디어에서 위기관리 커뮤니케이션 모델의 방향에 대해서 탐색하는 연구를 진행 중이다.

Che, S., Nan, D., Kamphuis, P., Zhang, S., & Kim, J. H. (2022). Examining Crisis Communication Using Semantic Network and Sentiment Analysis: A Case Study on NetEase Games. Frontiers in Psychology, 13, 823415-823415.

Che, S., Kamphuis, P., Zhang, S., Zhao, X., & Kim, J. H. (2022). A visualization analysis of crisis and risk communication research using citespace. International journal of environmental research and public health, 19(5), 2923.

Che, S., Nan, D., Kamphuis, P., & Kim, J. H. (2021, July). A comparative analysis of attention to facial recognition payment between China and South Korea: a news analysis using Latent Dirichlet allocation. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 75-82). Springer, Cham.

HCI와 Education Technology:Education technology 분야의 사용자 경험과 서비스 발전을 위한 연구를 진행 중이다.

MOOCs as a Research Agenda: Changes Over Time, Shunan Zhang, ShaoPeng Che, Dongyan Nan, Jang Hyun Kim, International Review of Open and Distributed Learning

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

None

□진출 가능한 진로

- Data-Scientist

- Social-Media 전문가

- Online-Marketing 전문가

- 전문 연구원

필요 이수 과목 및 지식

인터랙션 사이언스 학과

관련 연구를 진행하기 위한 필수 과목은 아래와 같습니다.

[연구방법과 통계 기초, 기초 통계, 미디어와 인간심리]

다음의 과목을 수강 시 관련 연구를 수행하는데 도움이 될 것으로 판단됩니다.

[융합정보학이론, 사용자경험특론, 사용자경험과 가치평가]

[휴먼AI인터랙션, 인간AI상호작용과 데이터사이언스, 데이터사이언스 컴퓨팅, 고급빅데이터처리]

사용자 경험, 기술선택 분야의 이론들을 논문을 통해 공부하고, 다양한 연구 방법론에 대해 고민해보는 것이 권장됩니다.

인공지능 융합학과

관련 연구를 진행하기 위한 필수 과목은 아래와 같습니다.

[선형대수학, 확률 및 통계, 자료구조개론, 알고리즘개론, 데이터베이스, 인공지능, 기계학습원론]

다음의 과목을 수강 시 관련 연구를 수행하는데 도움이 될 것으로 판단됩니다.

[자연어처리, 강화학습, 심층신경망, 추천시스템]

[휴먼AI인터랙션, 인간AI상호작용과 데이터사이언스, 데이터사이언스 컴퓨팅, 고급빅데이터처리]

나아가, 자발적으로 기계학습, 심층신경망, 정보검색, 추천 시스템 및 자연어 처리에 대한 최근 논문에 대해서 읽어본 경험이 있다면 관련 연구를 수행하는데 도움이 될 것으로 생각됩니다.

학부연구생 하는 일

학부 연구생은 본인의 연구 주제를 탐색하며, 논문을 읽고, 주기적으로 연구실 선배들과 논문 리뷰 미팅을 하게 됩니다. 이 과정에서 선배들의 연구 주제에 대해 배울 수 있고, 자신이 흥미있는 연구 주제가 있다면, 연구에 보조로써 직접 참여할 기회를 얻을 수 있습니다. 이러한 기회는 본인이 관심있는 주제를 고민하여 연구 주제로 발전시킬 수 있으며 추후 개인 연구 진행에 큰 도움이 됩니다. 또한, 대학원 진학 시 논문 작성을 위해 많은 논문을 읽어보고 학술적 글쓰기를 위한 영어 작문 연습이 선행된다면 많은 도움이 됩니다.

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

- ECG based sudden cardiac death prediction

- Graph based citation network analysis and recommender systems

- Differentiable ranking metrics for DNN based recommender systems

- Image super resolution with DNNs

- Bayesian optimization 기반의 공정 최적화

- 시계열 데이터 기반의 machine learning / unlearning

- 이미지 기반 행동 예측

- etc.

□최근 3년간 실적

Conference

- 박수연, 김재광, “베어링 진단을 위한 진동 신호 기반의 딥러닝 모델,” 한국방송미디어공학회 하계학술대회 논문집, 2022.

- 김산, 김재광, “고효율 페로브스카이트 실험조건 추천을 위한 인공신경망-베이지안 최적화 앙상블 방법,” 한국방송미디어공학회 하계학술대회 논문집, 2022.

- 전윤태, 김재광, “산업용 객체 인식 모델의 최적화를 위한 진화적 신경망 구조 탐색 방법,” 2022년 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 32, No. 1, pp. 26-27, 2022.

- 곽영상, 지예준, 김재광, “TS2Vec 모델을 활용한 비후성 심근증 환자의 심실성 부정맥 예측 방법,” 2022년 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 32, No. 1, pp. 231-232, 2022.

- 윤주혜, 김재광, “사용자 취향을 고려한 교차 도메인 추천 시스템 연구,” 2022년 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 32, No. 1, pp. 245-246, 2022.

- 이동준, 김재광, “클릭률 예측 모델을 위한 데이터 분포 기반 가중치 생성 연구,” 2022년 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 32, No. 1, pp. 247-248, 2022.

- 김한별, 김재광, “앱 사용 기록과 평점 추적을 고려한 모바일 게임 앱 추천 방법,” 2022년 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 32, No. 1, pp. 327-328, 2022.

- 곽영상, 이지운, 김재광, “트랜스포머를 이용한 잡음에 강건한 심전도 신호 기반 부정맥 검출 방법,” 한국지능시스템학회 추계학술대회 논문집 Vol. 31, No. 2, pp. 21-22, 2021.

- 김산, 김재광, “HOMO-LUMO 갭 예측을 위한 그래포머 기반의 포지셔널 인코딩 방법,” 한국지능시스템학회 추계학술대회 논문집 Vol. 31, No. 2, pp. 125-126, 2021.

- 지예준, 이지운, 곽영상, 곽혜빈, 박영준, 박승정, 김재광, “비후성 심근증 환자의 심실성 부정맥 예측을 위한 합성곱 신경망 모델,” 한국지능시스템학회 추계학술대회 논문집 Vol. 31, No. 2, pp. 19-20, 2021.

- 허보미, 김재광, “음악 추천의 인위적인 조작을 피하기 위한 k-평균 클러스터링 기반 사용자 모델링 방법,” 한국지능시스템학회 추계학술대회 논문집 Vol. 31, No. 2, pp. 115-116, 2021.

- Jaekwang KIM, “A Case Study Of MOOC in Flipped Class for Non-Major Students,” Proceedings of the 17th International Conference on Frontiers in Education: Computer Science & Computer Engineering (includes, STEM, ABET, ...) (FECS'21: July 26-29, 2021, USA)

- Jaekwang KIM, “Seasonal Heavy Rain Forecasting Method,” Proceedings of the 2nd International Conference on Soft Computing, Artificial Intelligence and Machine Learning (SAIM 2021), pp. 11-16, Toronto, Canada

- San Kim, Eunjung Joo, Jusung Ha, and Jaekwang Kim, "Generalizing and Processing Topological Data using Sentence Data Structure," The Proceedings of the International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication 2021, Jan. 4-6, 2021.

- Jaekwang Kim, "A Novel Approach for Blog Feeds Recommendation Based on Meta-data," The Proceedings of the third International Conference on Big Data and Smart Computing 2020, Jan. 12-15, pp. 15-20, 2020.(https://doi.org/10.1145/3378936.3378971)

- 윤용선, 김재광, "심전도 데이터를 활용한 부정맥 예측 연구," 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 30, No. 1, Jun. 2020. (Best Paper Award)

- 윤용선, 김재광, "컨텍스트와 명시적 피드백을 활용한 트랜스포머 기반 추천 알고리즘," 한국지능시스템학회 춘계학술대회논문집, Vol. 30, No. 1, Jun. 2020.

- 김산, 주은정, 하주성, 김재광, "문장형 데이터 구조를 통한 그래프 데이터 일반화와 처리," 한국지능시스템학회 추계학술대회논문집, Vol. 29, No. 2, pp. 19-20, Nov. 2019. (Best Paper Award)

- 박윤정, 곽정원, 김재광, "양극성 장애 상태 분류를 위한 음향 기반 감정 분석 연구," 한국지능시스템학회 추계학술대회논문집, Vol. 29, No. 2, pp. 105-106, Nov. 2019.

- 김재광, "물리 / 화학적 구조 정보에 기초한 약물 독성 예측 방법," Vol. 29, No. 1, Apr. 2019. (Best Paper Award)

Journals

- 곽영상, 이지운, 김재광, “ECG 잡음에 강건한 트랜스포머 기반 부정맥 감지 모델,” 한국지능시스템학회논문지, Vol. 32, No. 3, pp. 182-192, Jun. 2022.

- Sangwon LEE, Jaekwang KIM, “Predicting Inflow Rate of Soyang River Dam using Deep Learning Technique,” Water (IF: 3.103), Vol. 13 Issue 17, pp. 1-26, DOI: 10.3390/w13172447, 2021.

- Jiun LEE, Inyong Yoon, Jaekwang KIM, “Edge Profile Super Resolution,” IEEE ACCESS (IF: 4.098) Vol. 9, pp. 121305-121315, 2021.

- Hyunsung Lee, Sangwoo Cho, Yeongjae Jang, Jaekwang KIM, Honguk Woo, “Differentiable Ranking Metric Using Relaxed Sorting For Top-K Recommendation,” IEEE ACCESS (IF: 4.098), Vol. 9, pp. 114649-114658, 2021.

- 윤용선, 김재광, “심방세동 진단을 위한 시계열성을 보전한 2차원 심전도 데이터 기반의 합성곱 신경망 모델,” 한국지능시스템학회논문지, Vol. 31, No. 1, pp. 21-27, 2021.

- Yunjeong Park, Jungwon Kwak, Seong Hyun Lee, Jaekwang Kim, "Acoustic-based Emotional Analysis Method for Bipolar Disorder Monitoring," Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology (IF: 2.452, BBIC 2020 abstract), pp. 81-81, Aug. 02, 2020. (https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/bcpt.13461 )

- Jaekwang Kim, "Recommendations for Smart TV Programs Reflecting Content Consumption and Concentration," IET, The Journal of Engineering (JoE), pp. 1-4, Jan. 13, 2020. (https://doi.org/10.1049/joe.2019.1199)

- Jaekwang Kim, "A Drug Toxicity Prediction Method based on Compound Structure Simulation Programs," Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology (IF: 2.452, ICBB 2019 abstract), pp. 52-52, Jan. 21, 2020. (https://doi.org/10.1111/bcpt.13376)

- Jaekwang Kim, "A Document Ranking Method with Query-related Web Context," IEEE ACCESS (IF: 4.098), Vol. 7, pp. 150168-150174, Oct. 28 2019. (https://ieeexplore.ieee.org/document/8867869)

- Jaekwang Kim, and Jee-Hyong Lee, "A Novel Recommendation Approach Based on Chronological Cohesive Units in Content Consuming Logs," Information Sciences (IF: 5.524), Vol. 470, pp. 141-155, Jan. 2019. (https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.046)

- 윤용선, 김재광, "심방세동 진단을 위한 시계열성을 보전한 2차원 심전도 데이터 기반의 합성곱 신경망 모델(Convolutional neural network model based on 2D ECG data that preserves time series for diagnosing atrial fibrillation)," 한국지능시스템학회논문지, Vol. 31, No. 1, pp. 21-27, Feb. 2021.

- 김산, 주은정, 하주성, 김재광, "문장형 데이터 구조를 사용한 토폴로지컬 데이터의 일반화와 처리(Generalization and Processing method of Topological Data using Sentence Data Structure)," 한국지능시스템학회논문지, Vol. 30, No. 2, pp. 100-105, Apr. 2020. (https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE09330600)

- 김재광, "물리 화학적 구조에 기초한 약물 독성 예측 방법(AMethod of Predicting Drug Toxicity Based on Physical / Chemical Structure Information)," 한국지능시스템학회논문지, Vol. 29, No. 5, pp. 385-389, Oct. 2019. (http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09225690&language=ko_KR)

현재 진행 중인 연구과제

- Configuration-Driven Software Debloating, Hyungjoon Koo, Seyedhamed Ghavamnia, and Michalis Polychronakis, European Workshop on Systems Security, 2019 (EuroSec ’19)

- Compiler-assisted Code Randomization, Hyungjoon Koo, Yaohui Chen, Long Lu, Vasileios P. Kemerlis, and Michalis Polychronakis, IEEE Symposium on Security & Privacy, 2018 (S&P ’18)

- Defeating Zombie Gadgets by Re-randomizing Code Upon Disclosure, Micah Morton, Hyungjoon Koo, Forrest Li, Kevin Z. Snow, Michalis Polychronakis, and Fabian Monrose, International Symposium on Engineering Secure Software and Systems, 2017 (ESSoS ’17)

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

None

□진출 가능한 진로

국내외 대학원 진학

연구소 및 관련 기업 진출

필요 이수 과목 및 지식

선수과목

CS기초과목들 (자료구조, 알고리즘, 인공지능, 딥러닝, 기계학습, 선형대수, 확률및랜덤프로세스, 미적분학, 최적화 등)

학부 연구생이 하는 일

우리 랩에 들어오면 교수님의 수많은 수업들 중에서 조교로 참가하는 일이 가능합니다.

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

대용량 데이터 처리를 위한 데이터센터 플랫폼 성능 개선 (e.g., Hadoop, Spark, HBase, RocksDB)

Research

아키텍처 및 OS 변화에 따른 Middleware 최적화 (Middleware Optimization as per Architectural/OS change)

인덱싱/자료구조 설계 (Indexing/Data Structure Design)

스토리지 시스템 I/O 스택 최적화 (Storage System I/O Stack Optimization)

분산 병렬 처리 미들웨어 설계 (Distributed and Parallel System Design)

□최근 3년간 실적

Top Conference

Lam-Duy Nguyen, Sang-Won Lee, Beomseok Nam

In-Page Shadowing and Two-Version Timestamp Ordering for Mobile DBMSs,

48th International Conference on Very Large Databases (VLDB 2022), Sep. 2022.

Wonbae Kim, Chanyeol Park, Dongui Kim, Hyeongjun Park, Young-ri Choi, Alan Sussman, Beomseok Nam

ListDB: Union of Write-Ahead Logs and Persistent SkipLists for Incremental Checkpointing on Persistent Memory,

16th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 2022), July. 2022.

Sunghwan Ahn, Hyeongjun Park, V. A. Boleaz Sanchez, Deukyeon Hwang, Wonbae Kim, Alan Sussman, Beomseok Nam

VeloxDFS: Streaming Access to Distributed Datasets to Reduce Disk Seeks,

22nd IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid 2022), May. 2022.

Dongui Kim, Chanyeol Park, Sang-Won Lee, Beomseok Nam

BoLT: Barrier-optimized LSM-Tree,

the 20th ACM/IFIP International Middleware Conference (Middleware 2020), Dec. 2020.

Sehyeon Oh, Wook-Hee Kim, Jihye Seo, Hyeonho Song, Sam H. Noh, Beomseok Nam

Doubleheader Logging: Eliminating Journal Write Overhead for Mobile DBMS,

36th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2020), Dallas, TX. Apr. 2020

현재 진행 중인 연구과제

고성능 키-밸류 스토어 시스템 개발: 키-밸류 스토어는 데이터를 구조화하여 저장하는 자료구조와 이를 접근하는 멀티 스레드/멀티 프로세스로 구성되는 시스템이다. 데이터센터에서 대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Hbase, RocksDB, Cassandra 등 다양한 키-밸류 스토어들이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구실에서는 이러한 키-밸류 스토어 시스템들의 성능을 더욱 고도화하기 위해 Intel의 Optane DC Persistent Memory, NVDIMM, CXL, ZNS, NVMe-oF 등 새로 등장하는 다양한 메모리/스토리지/네트워크 아키텍처 들을 활용하여 키-밸류 스토어의 성능을 고도화하는 연구를 수행 중이다.

메모리 디스애그리게이션 시스템 개발: 데이터센터에서 수행되는 응용들은 응용의 타입에 따라 그리고 시간에 따라 필요로 하는 컴퓨팅 자원이 변화한다. 메모리가 부족한 노드에서 많은 메모리를 요구하는 응용이 수행되는 경우 디스크 스와핑이 발생하여 성능이 크게 저하되기 때문에, 이를 방지하기 위해 데이터센터들은 각 노드에 충분한 크기의 메모리를 설치하는데, 이 경우 메모리를 많이 필요로 하지 않는 응용이 수행될 때 메모리 자원이 낭비되는 결과를 초래한다. 이러한 메모리 사용의 불균형을 해소하기 위해 최근 원격 노드의 메모리를 로컬 메모리처럼 사용하게 만드는 메모리 디스애그리게이션 시스템들이 개발되고 있다. 본 연구실에서는 파일 시스템의 Clean Page를 저장하는 Transcendent Memory를 원격 노드로 디스애그리게이션시키는 시스템을 개발 중이다.

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

None

□진출 가능한 진로

우수 논문 발표를 통한 해외 유학 및 포닥 진학

국내 및 해외 연구소 취업

네이버, 다음 카카오, LINE, 등 대용량 데이터를 처리하는 IT 기업 취업

삼성전자, SK 하이닉스 등 시스템 소프트웨어를 연구 개발하는 반도체 기업 취업

고성능 시스템 플랫폼 개발을 통한 B2B 창업

필요 이수 과목 및 지식

선수과목

- 시스템프로그래밍

- 자료구조

- 운영체제

- 데이터베이스 시스템

- 멀티코어 컴퓨팅

학부연구생이 하는 일과 선배의 팁/후기

학부연구생은 우선 현재 진행중인 연구과제들에 대한 개요와 관련 지식을 학습합니다.

이후 학습을 진행하며 자연스럽게 관심이 생긴 분야에서 세부 주제를 선정하고, 교수님 및 선배들과 팀을 구성하여 연구를 시작하게 됩니다. 매주 팀 미팅을 통해 진행상황을 점검하고, 방향성과 세부 디자인등에 대해 자유롭게 토의합니다.

편안한 분위기 속에서 본격적인 연구를 위한 기초를 다지고 준비하는 것이 좋겠습니다

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

Data Science / Data Psychology / Social Informatics

Data-driven Psychology, Valuable Patterns in Our Society

AI (Machine Learning/Deep Learning) Applications and Information Systems

AutoML, Fused-DL, Predictive Technologies for O&M

Human-Computer Interaction, User Behavior and eXperience

Data-driven User eXperience, User-customized Service Design

□최근 3년간 실적

최근 3년 간(2020~현재) 50여편의 Data Science 분야 논문 게재

현재 진행 중인 연구과제

지원기관 별

- 국토교통과학기술진흥원, 한국건설기술연구원, 정보통신기획평가원, 한국연구재단, 한국지능정보사회진흥원, 경기도 등이 지원하는 데이터 기반 사회문제해결 연구과제 수행 중

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

컴퓨터공학, 데이터사이언스, 인공지능 분야 국내외 주요 대학 (성균관대학교, KAIST, University of Minnesota 등)

□진출 가능한 진로

데이터 사이언티스트, AI엔지니어가 필요한 국내외 주요 IT기업, 기관 (Naver, 한국엔협, 한국건설기술연구원 등)

필요 이수 과목 및 지식

(필수) 자료구조, 알고리즘, 인공지능 기초, 데이터마이닝 등의 기초 컴퓨터공학 혹은 인공지능 교과목과 사회현상에 대한 궁금증

(권장) 컴퓨터 비전, 자연어처리, 강화학습 등

학부연구생이 하는 일과 선배의 팁/후기

학석연계과정 혹은 석박사과정에 지원하는 학생에 한하여 학부 연구생이 진입하고 있으며, 이 과정을 통해 자신이 해결하고 싶은 문제를 정의하고, 이를 위한 데이터를 탐구하며 필요한 데이터 기반 접근방법을 학습/연구하고 있습니다.

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

Artificial Intelligence (AI)

Machine Learning (ML)

Natural Language Processing (NLP)

- Conversation Modeling

- Machine Translation

- Natural Language Inference

- Style Transfer

- AI & Ethics

□최근 3년간 실적

- Speaker Sensitive Response Evaluation Model [ACL 2020] JinYeong Bak, and Alice Oh

- Controlled Molecule Generator for Optimizing Multiple Chemical Properties [CHIL 2021] Bonggun Shin, Sungsoo Park, JinYeong Bak, and Joyce C. Ho

- Knowledge-Enhanced Evidence Retrieval for Counterargument Generation [EMNLP 2021 Findings] Yohan Jo, Haneul Yoo, JinYeong Bak, Alice Oh, Chris Reed, Eduard Hovy

- HUE: Pretrained Model and Dataset for Understanding Hanja Documents of Ancient Korea [NAACL 2022 Findings] Haneul Yoo, Jiho Jin, Juhee Son, JinYeong Bak, Kyunghyun Cho, Alice Oh

현재 진행 중인 연구과제

- “Abductive inference framework using omni-data for understanding complex causal relations”, IITP, Apr 2022 – Present

- “Digital SOC D.N.A. based Health Care Laboratory for Carbon Neutralization”, NRF, June 2021 - Present

- “Development of Digital Therapeutics for Depression from COVID19”, KEIT, June 2021 – Present

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

- 사람들은 자연어를 통해 의사소통을 계속 할 것이기에 자연어를 분석, 이해, 생성하는 자연어처리 분야에 대한 수요는 꾸준할 것으로 기대

- 기계학습 모델 및 알고리즘을 통한 자연어처리 연구 경험은 다른 분야로 확장 가능

□진출 가능한 진로

- 자연어처리 연구자 포지션을 찾는 국내외 기업/연구소/조직

- 스타트업

필요 이수 과목 및 지식

- Probability & Statistics

- Linear Algebra

- Programming Skills

- Communication Skills

학부 연구생이 하는 일과 선배의 팁/후기

박진영 교수님 연구실은 자연어에 관한 연구주제(대화형 질문 생성, 사회적 방언 기계 번역, 자연어 모델 평가 방식, 불건전한 뉴스 헤드라인 분류 등)를 각자 자유롭게 정하고 해당 연구 주제를 교수님과 매주 미팅을 통해 아이디어를 만들고 구체화합니다. 저희 연구실은 구성원 모두가 자연어에 관련된 주제를 연구 방향으로 잡고 있기 때문에 서로의 아이디어나 지식을 공유하는데에 있어서 굉장히 큰 장점이 있는 것 같습니다. 또한 저희 연구실은 학부연구생과 석사 구분없이 모두 연구에 집중할 수 있는 환경이기에 자연어를 좋아하고 인공지능에 관심이 있으며 자유롭게 아이디어를 내고 실험을 하며 연구를 하고 싶은 친구들에게 좋을 것 같습니다.

박진영 교수님 연구실에서는 학부연구생도 대학원생과 동일하게 연구를 진행합니다. 이를 통해 미래의 대학원 생활을 직접 체험할 수 있고, 학부생이어도 열심히 해서 본인의 이름으로 된 논문을 써볼 수 있다는 게 학부연구생의 가장 큰 메리트인 것 같습니다. 본인이 자연어 처리와 관련해서 풀고자 하는 문제가 확실하게 있으시거나 연구를 해보고 싶은 분들에게는 학부연구생을 해보는 것을 강력히 추천을 드리고 싶고, 그렇기 때문에 더더욱 평소에 자연어 처리와 관련해서 pytorch, tensorflow 등의 라이브러리를 다뤄보거나 여러 실험들을 돌려보는 등의 경험이 연구실에 들어오는 데에도/들어와서도 도움이 많이 될 것 같습니다. 분위기나 출퇴근은 자유롭습니다.

주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

□주요 연구 분야

- Knowledge Discovery and User Modeling via Deep Neural Networks

- Commonsense reasoning for the next of Question & Answering (QnA) system

- Recommender Systems

- Federated Learning on Inter-connected data

- ML models for Sensor Systems (e.g., EMG)

□최근 3년간 실적

Hyunju Kang and Hogun Park, Providing Node-level Local Explanation for node2vec through Reinforcement Learning, WSDM workshop, 2022.

Hogun Park, Jennifer Neville, Role Equivalence Attention for Label Propagation in Graph Neural Networks, Proc. of 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2020), 2020.

Jooho Kim, Hogun Park, A framework for understanding online group behaviors during a catastrophic event, International Journal of Information Management, Elsevier, 2020.

Hogun Park, Jennifer Neville, Exploiting Interaction Links for Node Classification with Deep Graph Neural Networks, Proc. of 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019), 2019.

Hogun Park, Hamid M. Nezhad, Learning Procedures from Text: Codifying How-to Procedures in Deep Neural Networks, Proc. of 27th the Web Conference (WWW 2018), Cognitive Computing Track, 2018.

- Working Paper

Knowledge Graph Embedding with Numerical Atttributes (in submission)

Aggregation Optimization for Recommender Systems (in submission)

A Reinforcement Learning-based XAI Method for Graph Representation Learning Models (in submission)

A Recommender System with Logical Reasoning (in submission)

A Theoretical Study to Explain Representation Learning Models (in submission)

현재 진행 중인 연구과제

- 노드 표현 학습 모델을 위한 설명 제공 방법 연구, 한국연구재단 (2021-2024년)

- 속성 정보를 반영한 지식 그래프 임베딩 기반 추천 기술 연구, LG 전자 (2021-2022년)

- 신상품 소비자 인기도 예측을 위한 멀티 모달 융합 인공지능 모델 연구개발, 네이버 (2021-2022년)

- AI 기반 다중 센싱을 이용한 Brain-Body 인터페이스 기술 개발, 과기정통부 (2022-2024년)

향후 전망 및 진출 가능한 진로

□향후 전망

- 추천 시스템, 유저 모델링, 인터렉션 모델링, 소셜 미디어 분석, QnA 시스템을 사용하는 모든 AI 중심 기업 및 연구소로 진출이 가능. 현재 산업 전반이 AI-transformation중이라 거의 모든 회사에서 관련 채용이 이루어지고 있다고 보아도 무방함.

- 기존의 삼성전자, LG전자, 네이버, 카카오, 구글, 마이크로소프트, 아마존, SKT, KT에서도 많은 신규채용이 해당 포지션에서 이루어지고 있으며, 이는 다른 대기업 및 정부출연연구소에서도 마찬가지이기에 전망이 매우 밝을 것으로 전망함.

□진출 가능한 진로

None

필요 이수 과목 및 지식

- 기계학습, 데이터마이닝, 빅데이터 분석, 심층심경망, 인공지능개론 등의 AI 관련 과목

- 선형대수 및 통계 관련 과목

- 프로그래밍, 알고리즘, 데이터 구조 등에 숙련된 지식 필요

학부연구생이 하는 일

- 관련 최신 논문 스터디

- 논문 연구에 참여하여 국내/외 학술지에 투고