교수 상세정보

2015~2019년 데이터를 기준으로
정리되어 있습니다.

고려대학교 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.


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연구실의 장점에 대한 한줄평 평가하기

  • 교수님께서 연구원들이 좋은 환경에서 연구할 수 있도록 관심을 가져주심. 주기적으로 연구에 대한 피드백을 해주시며, 다양한 도메인의 프로젝트를 접할 수 있어 데이터 분석 경험을 쌓을 수 있음.

  • 다양한 프로젝트가 있어 자신이 하고싶은 연구에 참여할 수 있고, 충분한 연구장비들이 마련되어있음. 교수님이 지속적으로 학생 개개인의 연구를 관리해주시며 지도해주심.

  • 깊이있는 수학적 안목으로 ML/DL 인공지능 분야의 개념들을 풀어서 잘 설명해주시고, 전공분야에 뛰어나신 교수님이십니다.

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  • 굿!

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  • 교수님께서 각 학생들이 원하는 연구분야 및 프로젝트에 전폭적인 지지를 해주시고, 학생 한 명 한 명의 의견에 귀기울여 주십니다. 본인의 니즈나 열정만 확실하다면, 본인이 엄청나게 성장할 수 있는 연구실입니다.

  • 본인이 원하는 연구에 대해서 적극적인 지원을 해줌.

  • 연구실 전체가 다같이 잘해보자는 분위기입니다. 교수님 께서는 학생 개개인에게 관심을 가지고 계시며 많은 연구원을 일일이 챙기시려고 노력하십니다. 또한 학생들도 원하는것이 있으면 개인 미팅으로 자유롭게 이야기합니다.

  • 학생들을 위해주시려고 노력하시고, 또한 발전하려고 많이 애쓰십니다. 인건비도 최대한 많이 주려고 노력하시고, 잘 졸업하고 좋은 데 갈 수 있게 하려고 애쓰십니다. 요즘 연구실 분위기도 정말 좋았는데 아래 글은 정말 이기적인 듯 하네요.

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  • 인품이 좋으시고 학생들을 최대한 배려해주십니다.

  • 연구에 대한 장비 및 필요한 물품에 대해서 전폭적으로 지원해주심. 또한 자율적인 연구실 분위기와 연구환경을 제공하여 압박받지 않고 하고싶은 연구를 교수님이 할 수있게 해줌.

  • 자유롭게 연구를 하실 수 있게 해주십니다. 하고 싶은 연구가 있으면 귀기울여주십니다. 딥러닝 관련 프로젝트도 많기 때문에 여러가지 도메인 데이터를 다뤄볼 기회가 많습니다.

  • 교수님이 통계/수학 이론적 베이스를 중시하셔서 통계학과 및 수학과 졸업생에게 추천함. 최근에 딥러닝 관련 프로젝트가 많이 들어오고 있어서 펀딩 걱정은 없는 편이고 연구실 분위기가 좋은 것이 장점임.

  • 가장 큰장점은 자유로운 분위기라고 생각함. 교수님께서 자유롭게 학생들의 의견을 들어주시고 학생의 입장에서 생각하려 노력하심. 학생들끼리도 학문적으로 도움주는 부분이 있음.

  • 자유로움

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  • 교수님께서 시간활용에 대해 터치 하지 않으심.딥러닝 연구장비및 시설 최고.의견수용확실히해주심.연구비는등록금보다조금많은정도임. 프로젝트를 석사생이이끌어나가야되는 느낌이 많이나는게 장점이자단점.개인적으론 타교연구실처럼 잡무만하는것보다훨씬좋다고생각함.

  • 연구실 분위기가 자유로워서 텃새가 없는것 같습니다. 출퇴근시간도 자유롭기 때문에 체력을 가늠하여 일이나 공부하는 시간을 조절 할 수 있습니다. 가장 큰 장점은 개인의 연구과제가 될만한 프로젝트들이 많으며 교수님께서 학생의 선택을 존중해주시는 것입니다

  • 연구실이 자유로운 분위기라 사람때문에 스트레스 받을 일은 없고, 프로젝트도 다양하게 많아서 경험도 많이 하고 돈 걱정도 딱히 안해도됨. 다만, 조금 바쁠수는 있지만 교수님이 학생들 말을 잘 들어주는 편이라 적절하게 조정이 가능함.

  • 굿!

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  • 학생들의 편의를 정말 많이 봐주십니다. 하고 싶어하는 것을 도우려고 하시고 학생들이 잘되기를 바라시고 학생들을 많이 걱정해주십니다. 정말 좋으신 분입니다. 그리고 학생들의 의견을 듣는 것을 좋아하시고 토의하는 것을 좋아하십니다.

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  • 연구실 이름에 맞게 정형 데이터 뿐만 아니리 비정형 데이터까지 다양한 프로젝트를 경험할 수 있음. 따라서 본인의 연구방향을 사전에 올바르게 설정한다면 좋은 프로젝트를 많이 경험하여 해당 분야의 많은 경험을 할 수 있는 장점이 있음.

  • 교수님은 JASA 통계 탑 저널에 네트워크 분석 방법론에 관한 논문을 가지고 계십니다. 그리고 딥러닝 프로젝트 또한 다양하고, GPU도 충분히 제공됩니다. 통계 와 딥러닝 모두 할 수 있는 인프라가 갖춰져 있습니다. 교수님이 인자하게 대해주십니다.

  • 연구실 분위기가 자유롭고 화목하여 각자 맡은 일에 책임을 다하는 부분이 있고 서로의 지식을 공유하며 학문적 도움을 받을 수 있는 분위기가 형성되어있습니다. 다양한 분야의 프로젝트를 경험할 수 있고 교수님께서 연구원의 아이디어를 경청하고 수용하십니다.

  • 학생들과의 사소한 의견 하나하나 경청해주시며 학생 편의를 최대한 많이 봐주심. 또한 수학, 통계적 지식이 매우 깊으심. 연구실 분위기 또한 매우 좋으며 개인적으로 정말 만족하는 생활을 하고 있음. 적극 추천함.

  • 착하시긴한데 학생에게 본인이 알고 계신것을 잘 전달하지 못하시는 것 같습니다.

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2015~2019년 연구실 정보

'교신 SCIE 논문'은 해당 교수가 교신저자로 들어간 SCIE 논문의 숫자를 말합니다. 논문의 저자는 크게 주저자(1저자, 교신저자)와 공동 저자로 나뉘며 논문 작성의 기여도는 주저자가 더 높습니다. 교신저자는 학술지 편집자 또는 다른 연구자들과 연락을 취하는 논문의 책임자로 볼 수 있으며, 보통 해당 연구실의 교수가 교신저자가 됩니다. (통상 연구실의 대학원생이 1저자가 됩니다.)
즉, 교수가 교신저자인 논문은 해당 교수가 공저자인 경우보다도 해당 연구실의 대학원생이 연구에 직접적으로 참여한 연구실의 실적일 확률이 높습니다. 이 때문에 김박사넷에서는 교신 SCIE 논문을 기준으로 집계하고 있습니다.

SCIE 논문이란 Science Citation Index Extended의 약자로 미국 톰슨사이언티픽사가 집계하는 논문 데이터베이스를 뜻합니다. (2020년부터 SCI, SCIE의 구분이 사라지고 'SCIE'로 통합되었습니다.) 논문에도 급이 있다고 가정한다면, 위와 같은 공신력 있는 기관에서 인정한 학술지에 게재된 논문들이 SCIE 논문입니다. (이 기준에 대한 논란도 있어 SCIE '급' 이라는 이름으로 SCIE, SSCI, A&HCL, SCOPUS 등의 분류체계도 있는데, 대동소이합니다. 어떤 학술지가 SCIE 급인지 확인하는 방법은 http://mjl.clarivate.com/ 에서 검색해 볼 수 있습니다.)

피인용 횟수는 해당 논문을 다른 논문에서 얼마나 인용하였는 지를 나타냅니다. 인용이 많이 되었다는 것은 그만큼 다른 연구자들도 관심을 많이 가지는 연구분야의 논문이라는 뜻으로, 피인용 횟수가 높을수록 좋은 논문이라고 여겨집니다. (피인용 횟수는 분야별로 차이가 크기 때문에 동일분야 논문끼리 비교해야 합니다.)
좋은 논문을 판별하는 다른 기준은 어떤 학술지에 게재되었는 지를 살펴보는 것입니다. 학술지의 게재논문이 한 해 동안 평균적으로 얼마나 인용되고 있는 지를 알려주는 지표가 impact factor이며, 보통 이 수치가 높을수록 좋은 학술지라고 합니다. (추후 SCIE 논문의 impact factor에 대한 정보도 추가할 예정입니다.)
* 피인용 횟수는 bing.com기준으로 산정하였습니다.
* 2020년부터 SCI, SCIE의 구분이 사라지고 'SCIE'로 통합되었습니다.

논문정보는 이메일 기준의 교신저자 논문이며, 피인용 횟수는 교신저자 논문의 피인용 횟수입니다. (bing.com검색결과 기준) 요청사항은 오류 수정요청을 이용해주세요


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