KAIST 전기및전자공학부 권인소 교수 - 김박사넷

교수 상세정보

2015~2019년 데이터를 기준으로
정리되어 있습니다.

KAIST 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.


* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실의 장점에 대한 한줄평 평가하기

  • 사실 상 대학원생 재학생들이 다 먹여 살리는 연구실. 교수님께서 관심 없는 연구하면 방치되고 관심 있는 연구하면 엄청난 푸시를 받음

  • 교수님께서 제자를 향한 애정과 학생들이 교수님을 향한 존경심을 느낄 수 있는 랩입니다. 분위기가 화목하고 모두가 열심히하는 문화가 잘 만들어져있어 본인만 잘 따라가면 얻는 것이 많을 것이라 생각합니다.

  • 재학생들간, 또는 국내외 졸업생 선배님들과의 연구 교류가 활발합니다. 박사과정 중에 해외 인턴은 한두번씩 다녀오는 편입니다.

  • 박사 과정을 중심으로 연구 문화가 잘 잡혀있어, 자기 동기부여가 확실하면 자신의 역량을 충분히 성장시킬 수 있습니다. 선배들이 탄탄하고, 국내외 교수, 해외 기업 등 많은 곳에 계십니다. 교류가 활발하여 기회가 많이 있습니다. cv로는 최고입니다.

  • 스스로 동기부여 되어있는 학생들이 많은 분위기 입니다. 선후배들의 교류를 장려하여 해외 유명기업으로의 인턴십 기회가 많은 편입니다.

  • 모든게 다 좋은 연구실이지만.. 여학생 만지는 미친놈 한놈 있다고 함 유의바람..

  • 매우 유명한 랩. 졸업한 박사들 보면 교수도 많고 해외간 분들도 많다고 함.

  • 교수님 연배가 되셔서 학생들을 관리할 시간이 절대적으로 부족합니다 하지만 학생들이 워낙 열정있고 똑똑해서 주위에서 얻는게 많음. 졸업생 중 교수 많음 곧 은퇴하셔서 앞으로 학생을 얼마나 받을지 모르겠음

  • 교수님이 전형적인 츤데레 형. 흐트러지지 않게 앞에서는 절대 좋은말을 해주지 않으시지만, 본인이 해주실 수 있는 지원은 다해서 최상의 성과가 나올 수 있도록 도와주심. 그리고 연구실 선배들이나 문화가 최고수준. 대한민국에서 거의 보기 힘든 연구실.

  • 결과로 이야기하는 랩. 자잘한 이유로 학생을 괴롭히지 않음 매우 자유로운 분위기. 대형랩이라 선배들이 이끄는 분위기. 박사 매우 많음 & 다양한 분야 -> 묻고배우기좋음. 비디오나 3Dvision등등 이런 다양한 연구분야가 모인 연구실 매우 드믊.

  • 장점/단점 : 경쟁 과열 분위기

  • 인품이 좋으시고, 좋은말씀 많이 해주시고 연구자유도 등 여러 면에서 좋은교수님이십니다. 개인적인 지도는 받기 어렵습니다.

  • ...

  • 인품, 필드에 쌓아오신 경력, 연구실 자유도, 인건비 등 밸런스가 상당히 잘 잡힌 랩. 들어가기 좀 빡센데 정말 입학하고 싶으면 로봇학제같은 옆길로 치고 들어가는 것도 나쁘지 않음. 다만 대형랩인 만큼 직접지도는 힘들지만 시스템이 잘돼있어서 ㄱㅊ

  • 장점: 교수님이 유명함, 높은 자유도, 하이 스탠다드, 선배들이 빵빵함단점: 높은 자유도로 자기 관리 못하는 사람은 어려운 환경

  • 자유분방한 연구분위기. 코웍을 장려하는 문화. 과제가 너무 많아 학생들이 힘들어하는 경향이 있음. 인건비는 많음. 교수님이 최신 연구경향에 대한 이해도는 떨어져 논문지도 받기는 어려움. 교수님 인품은 좋으심

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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동일계열 (전기/전자공학) 연구실과 비교

동일계열 연구실을 비교하는 이유는 연구 분야마다 논문의 수와 피인용 횟수가 상이하기 때문입니다. 상대적으로 논문이 잘 나오는 분야가 있는 반면, 졸업 때까지 한 편의 논문을 쓰기도 힘든 분야도 있습니다.
따라서 단순히 논문 수나 피인용 횟수만 비교하는 것보다 동일계열 연구실과의 상대적인 실적을 비교하는 것이 해당 연구실의 실적을 파악하는 데 좀 더 용이할 것입니다.
* 피인용 횟수는 bing.com기준으로 산정하였습니다.

해당 연구실은 파란색으로 표시


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교신 SCIE논문 TOP 5

해당 교수의 교신 SCIE 논문 중 피인용 횟수가 가장 높은 논문을 추린 목록으로, 해당 교수의 논문 중 가장 영향력 있는 논문이라고 할 수 있습니다.
논문의 전문(全文)이 다운로드가 안 되는 경우, 해당 교수 홈페이지에서 확인하거나, 본인의 소속 대학이 논문의 전문을 제공하는 유료 서비스(Web of Knowledge, Scopus 등)에 가입되어 있는 경우, 이를 통해 확인할 수 있습니다.
* 피인용 횟수는 bing.com기준으로 산정하였습니다.
* 2020년부터 SCI, SCIE의 구분이 사라지고 'SCIE'로 통합되었습니다.

2015~2019년 교신저자 논문중 피인용횟수 순.


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2015~2019년 졸업생 정보

졸업생 정보를 통해 해당 연구실을 얼마나 많은 사람들이 거쳐갔는지 알 수 있습니다.
2015년을 기준으로 비교하는 이유는 임용된 지 얼마 안 된 교수는 졸업생 숫자가 적을 수밖에 없기 때문입니다.


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모든 졸업생 정보

현재까지 졸업한 모든 졸업생 데이터를 기반으로 '석사입학생 중 박사졸업생의 비율'을 산출하였습니다.
이는 해당 연구실로 석사과정 입학 후 박사과정을 거쳐 박사학위까지 받은 졸업생의 비율로, 항상 그런 건 아니지만, 이 비율이 높다면 해당 연구실에 긍정적인 요소가 많아서 그런 것일 수도 있습니다. 물론 관심있는 연구 분야의 타 교수들과의 비교, 동일계열 연구실과의 비교, 학생들의 한줄평 등 여러 요소들을 종합적으로 판단해 평가를 내리는 것이 좋겠습니다.


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연도별 졸업생 수 (5개년)

졸업생 수 추이와 해당 연구실의 연혁을 확인할 수 있습니다.

현재 서울대학교, KAIST만 지원하며 타 대학원은 업데이트 예정


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박사입학 후 졸업까지 필요한 평균 학기수

졸업까지 상당한 시간이 필요한 석박통합/박사과정생에게는 미래 계획을 위해 해당 연구실의 평균 학위취득 소요 기간을 아는 것이 중요합니다.
* 제공되는 데이터에는 파트타임 박사졸업생이 포함되어 있어, 전업학생의 경우 그 기간이 조금 더 짧을 수 있습니다. (향후 표준편차 정보를 제공할 예정입니다.)

현재 서울대학교, KAIST만 지원하며 타 대학원은 업데이트 예정


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