한양대학교 융합전자공학부 장준혁 교수 - 김박사넷

교수 상세정보

2015~2019년 데이터를 기준으로
정리되어 있습니다.

한양대학교 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.


* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실의 장점에 대한 한줄평 평가하기

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  • 아래 나와 있지만 특정 팀은 과제를 하지 않습니다 논문 지도나 연구를 원하시면 들어오지 마세요 다른 실험실보다 더 많은 인건비를 받습니다 하지만 많은 과제를 합니다 졸업 시기에 가까워질때 조심하세요 인품이 좋은 교수님은 아닙니다

  • 음성합성팀 배정해달라고 떼쓰세요

  • 논문 지도력은 F지만, 인건비는 A+ 입니다. 인품은 F지만, 인건비는 A+입니다. 랩실 분위기는 D+이지만 인건비는 A+입니다. 근데 돈이 중요하면 연구실보다는 회사가 좋습니다.

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  • 석박통합은 충분히 고민후 선택하는 것이 좋다. 단순히 풍족한 인건비나 실험실 환경 등의 이유보다 본인의 호기심이나열정이 충분치 않다면 연구실생활은 불만으로 가득할 것이고 버티기 힘듦. 교수님은 권위주의적인 분이시지만 좋은쪽으로 변화하고자 노력하는 분임

  • 장점. 인건비 풍족(자대생 장학금 받을 때만), 키 크고 훈훈하심 단점. 교수님 기분파, 병주고 약주고 하는 말씀, 한번 정해진 분야 외 하고 싶은 연구 분야로 옮겨서 공부할 기회가 없음

  • 과제 위주의 연구 방식에서 각 분야의 최신 트렌드를 따라가도록 바뀌어가는 추세 교수님의 압박도 어느정도 있지만 열심히 할수록 리워드가 돌아옴 본인이 하고싶은 연구가 명확하고 흔들리지 않을 의지가 있으면 추천 설렁설렁하고싶으면 딴곳으로 가시길

  • 장점 교수님 능력/열정 있으시며 학문적으로 트렌디 하심. 유망한 연구분야, 높은 인건비로 연구에만 집중 가능 단점 바쁘며 개인주의가 강한 분위기(팀마다 다름) 연구보다는 과제위주로 진행 딥러닝 분야 실적이 아직 없음

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  • 연구실 재학생으로써 우리 연구실만큼 지원이 좋은곳 찾기 힘든거 사실이고, 연구를 위한 장비나 인건비 등 부족함 없이 지원해주십니다. 과제가 많은것도 사실이지만 할 수 있을만큼만 롤을 주시며, 과제를 바탕으로 논문주제도 많이 나오고 본인도 성장합니다.

  • 과거 연구실은 여러부분에서 힘들었다고 들었고, 그때 힘들었던 사람들에 의해서 연구실에 많은 연구장비를 구비 가능해 졌고 인프라가 구축됨, 지금은 안정화 단계가 되어서 실용적 연구 및 여러 과제를 진행 할수 있음, 다만 원론적 연구를 좀더 할 수 있길

  • 박사과정생 논문 많이 못 씁니다. 과제하느라 열정중독에 빠져 살아야 합니다. 대학원생활을 하다가 쌍욕을 종종 들을 수도 있습니다. 군대문화 있습니다. 박사는 뜯어 말리고 싶고 석사는 그정도는 아니지만 추천하고 싶지 않습니다. 여자는 잘해줍니다.

  • 연구 실적 우수, 좋은 실험실 환경, 풍족한 인건비 지원 등등 명실상부 전자과 원탑 연구실임 반박불가.. 열심히 할 사람만 들어오길

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  • 이 연구실 절대 가면 안 되요...!

  • 여기에 올린 네거티브한 댓글은 전부 랩소속이 아닌 잘 모르는 사람들이 랩을 비방하기 위해 남긴 것이다

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  • 평가좋게쓰라고했는지는모르겠지만평가에비해한줄평을너무좋게써놓은듯인품이F인데무슨말이더필요함?보통사람이아닌괴짜스러운면이있음별로좋은방향으로는아니고

  • 연구 주제 좋고 규모 크며 사람이 많아 배울 수 있는게 많음. 서로 바쁜것을 인정하고 좋은 질문을 할 수준이 되면 선후배에게 서로 잘 배울수 있음. 이건 지구 어디서나 같음. 잘하면 교수님께서도 졸업한 뒤의 진로까지 잘 챙겨주심. 졸업한거 후회없음.

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  • 타 연구실에 비해 프로젝트가 많은 만큼 연구비 지원 및 연구시설등이 매우 좋다고 할 수 있다. 본인이 스스로 열심히한다면 연구하기 아주 좋다고 할 수 있다. 랩실 분위기는 개인플레이 위주인듯, 여학생을 잘 대해 주시는 것 같음.

  • 프로젝트가 많고 각자자기할일 하느라 바빠서 타 연구실에 비해 학생들간 학문적 교류가 활발한 분위기는 아니며 급여가 높다. 강의에 신경을 많이쓰시고 이해하기 쉽게 알려주시는 편이다. 인품이 나쁘신 편은 아니지만 주말에는 제발 좀 쉬게해주셨으면 좋겠다.

  • 월급많이주시지만월급대비과제가훨씬많아보인다석사도운없으면1인1과제해야한다(연구분야나성별에따라케바케인듯?)딥러닝용고사양컴퓨터마음껏쓸수있고해외학회참석기회도많다근데박사들논문많이못쓰고과제만하는듯박사비추

  • 프로젝트가 많아 돈이 많고, 인건비도 잘주는 편. 그 외 다른 장점 없음. 박사 비추.

  • 석사하기엔 무난한 연구실임. 석박통합은 비추 메리트가 없어보임.

  • 강의력 하나는 끝내주는 교수님. 랩내 일은 약간의 로드가 있지만 못할 정도는 아닌.

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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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