POSTECH 인공지능대학원 컴퓨터공학과 유환조 교수 - 김박사넷

교수 상세정보

2015~2019년 데이터를 기준으로
정리되어 있습니다.

POSTECH 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.


* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실의 장점에 대한 한줄평 평가하기

  • 학생들 (특히 女) 외모를 평가하는 교수가 있다??

  • 교수가 직접 건 블라인드가 뭘 의미하는지 잘 생각해 보시길 바랍니다. 후배들 볼 때마다 불쌍해 죽겠음.

  • 본인이 열심히 하면 잘 지도해 주시고 아니면 도태될수있습니다. 박사졸업생이 미국기업, 미국대학교수, 잘하는 사람에겐 괜찮은 지도교수입니다. 그리고 한줄평을 주작할 성격은 아님.

  • 자유롭게 놔두심

  • 젊은 꼰대 교수의 정석

  • 자작나무 타는 냄새 좀 안나게 하자. 부정적인 평 올라오니까 그 내용만 반박하는 평 남기는거 티 안날거 같죠? 그 조작질이 안달릴 악평까지 달리게 하는거 명심했으면 좋겠네요.

  • 데이터마이닝은 실제데이터 접근이 중요해서 기업 과제 또한 중요. 그리고 논문실적을 보면 연구를 게을리하는 스타일은 아님. 개인적으로는 배울게 많은 지도교수라고 생각함.

  • 이 한줄평은 해당 교수의 요청으로 블락처리 되었습니다

  • ...

  • 랩비를 거두고 관리할 성격은 아님학생 하나하나를 관리하지는 않지만 터치를 하는것도 아니라 자율을 원하는 사람에게 추천교수님 실적은 좋음

  • ...

  • 재학생들이 잘모르는 부분이 있는거 같음. 연구실 나간 대부분 학생들은 타의적이 아닌 자의적이었음. 아래와 같은 여러가지 이유로.. 랩비 지금은 안 걷는다니 다행이지만 스트레스 받았던 학생이 한둘이 아니었음.

  • 지금 랩비 안걷는다지만 예전에 랩비 걷었던건 아는사람은 다 아는 사실임. 심지어 출장비도 실비 빼고 회수. 최 모 교수 걸렸을때 제일 쫄려했던게 그분이라는건 아는 사람은 다 아는 사실. 지금 걷는거처럼 말하는게 억울하겠지만 어쩌겠나? 다 업보인 것을.

  • 지금 없는거 알지만 과거에 인건비 반납한 적 분명히 있었음. 업데이트 안된 졸업생이라면 남길 수 있는 코멘트라고 생각함. 연구실 사람들은 너무 빡쳐하지 말기를. 사실은 사실이었으니. 참고로 그시절에 출장비도 실비 빼고 회수했음.

  • 미화시키는 글들이 많군

  • 연구실 분위기는 상당히 좋으며 (친목적, 협동연구적 측면에서 모두), 교수님께서는 논문 작성 및 발표 위주로 지도해주심. 커버하는 연구범위가 넓어 다양한 연구를 진행할 수 있고, 출퇴근이나 휴가사용에 있어서 진짜 자유로움. 미국식 지도스타일과 분위기.

  • 연구실 학생입니다. 연구실에 악감정을 가지고 계신분이 거짓정보로 명예 회손을 하시는데요. 자제해주시기 바랍니다. 교수님께서는 학생들의 실적에 따라 월급에 차등을 주시지만 학생들 인건비를 다시 환수하시거나 랩비를 걷지 않으십니다.

  • 미국 대학 연구실같은 분위기로 연구실의 출퇴근은 자유롭지만 자유에 대한 책임이 따름. 교수님이 바쁘셔서 개별지도 받기 쉽지않으나, 개별 지도시 아이디어를 주시고 많이 배움. 연구실의 성과는 분야에서는 최고로 졸업생들 대부분이 미국에 취업

  • 현재 연구실에서 공부중인 학생입니다. 현재 어떠한 형태로도 인건비를 강제로 회수하는 일은 없습니다. 불필요한 오해를 막고자 글을 작성합니다.

  • 코멘트가 익명이어서 그런지 허위사실을 적는 사람들이 있네요.연구실에서 랩비를 걷지 않습니다.김박사넷의 취지는 좋지만 익명이라고 본인이 사실 확인도 하지 않고 함부로 쓰는 것은 부적절한 것 같네요.

  • 연구실출퇴근시간에 제약이 없으며 자유로운 환경에서 연구를 할 수 있음아래에 인건비를 걷는다는 이상한 이야기가 나오는데입학한 이후로 한번도 인건비를 회수당해본적이 없음오히려 포항공대에서 인건비 MAX로 받고싶으면 여기 Lab에 오는걸 추천함

  • 재학생입니다. 나중에 졸업하게되면 한줄평 남기려고 했는데 밑에 인건비를 회수한다는 잘못된 정보가 있어 남기네요. 많은 의견대로 자유로운 분위기이며 self-motivated한 학생에게 최고의 환경이라고 할 수 있습니다.

  • 아래 랩비에 대한 이야기가 많은데 이는사실이 아닙니다

  • 데이터마이닝분야에서 경쟁 연구실이 없을 정도로 잘나가는 데는 이유가 있는 것 같음....교수님 정말 바쁘신건 사실이지만, 그만큼 한 번 지도받을 때마다 정말 큰 도움이 됨. 자유로운 분위기에서 연구에 집중하기 좋은 랩

  • 다른 교수님에 비해 학생의 의견을 존중하심.잘하면 날지만 쫒겨난 학생도 여러명이라 들음.데이터마이닝 분야에서는 국내 최고 연구실.졸업생 전원이 미국 대기업이나 교수로 취직.

  • 교수가 학생 인건비는 왜 회수하는거죠?

  • 학생 인건비 최악임교수가 학생 인거비를 강제적으로 랩비로 엄청 걷어가는데, 그 돈은 무엇을 위해 모으는것이며, 불법인지는 알고 그러시는지 궁금함

  • 연구실분위기 매우 좋으며, 교수님도 학생의 의견을 존중해주시는 편임.

  • 장점과 단점이 명확한거 같음. 나쁜평 좋은평 모두 극최근 몇개 빼고는 주작은 아닌거 같고, 목적이 명확한 사람이 가긴 좋을거 같은데, 그렇지 않으면 도태될 가능성 높은거 같음. 교수가 프리라이더 기질이 매우 강하지만, 방해된다고 보긴 어려운거 같음.

  • 학생들을 인간적으로 대해주시고, 바쁘신 와중에도 자상하게 지도해주시려고 노력하심. 박사기간은 다른연구실에 비해 짧으나 졸업을 못할수도 있음.

  • 강의를 재밌게 하시고 학생들을 친구처럼 지도해 주심. 미국 네트워크가 강해서 졸업생 대부분이 미국에 취업.

  • 교수님과의 미팅은 사전에 계획을 세우고 미리 연락을 드리면 빠른 기간 내에는 불가능할 지라도 언젠가는 가능합니다. 자유로운 연구실 분위기를 지향하시므로 출퇴근 시간이 자유롭습니다.

  • 읍읍..

  • 지도가 없어 자생력을 기르기 좋은 연구실.

  • ...

  • 랩원들 간의 관계는 원만하며, 자율적인 분위기 하에 다들 열심히 하는 분위기. 타 랩에 비해 교수님의 인품이 훌륭하며, 바쁜 와중에 최근들어 지도를 열심히 하려고 노력하심. 하지만 본인이 잘하지 않으면 결국 나락의 길로 빠질 위험이 큼.

  • 스스로 연구할 능력을 갖추고 있는 학생에게는 최적의 연구실

  • 본인이 연구 능력이 된다면 날개를 펼치기에 좋은 연구실. 연구 환경이나 연구실 분위기 등은 더할 나위 없이 좋으며 박사 졸업 후 진로도 탄탄대로. 단 지도는 기대하면 안됨.

  • 졸업이 빠르고 나름 실적 빵빵한 랩. 박사 졸업 요건이 탑 학회 2편이었는데, 이 조건이면 유학가는게 더 나을지도 모르겠음박사님들은 모두 실리콘 벨리 + 미국 대학 교수로 근무자유방임주의 랩

  • 학생들 터치 많이 안하시고 연구는 스스로 알아서 하도록 장려하시는 편인 것 같음

  • 스tan포드 CS211 읍읍.. 실속파 교수 인생은 실속이다! 하지만 나머지를 포기한 교수

  • 가지마요

  • 요즘 바쁘신듯

  • 적자생존의 랩. 살아남는 자만이 박사를 받을 수 있다

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 (컴퓨터공학) 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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동일계열 (뇌과학) 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.

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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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