김박사넷

이경무 교수

서울대학교 전기·정보공학부

http://cv.snu.ac.kr/

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연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

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연구실 장점에 대한 한줄평

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  • 합리적이시고 학생들 입장을 배려해주려고 노력하십니다.

  • ...

  • 훌륭한 학자이십니다. 항상 최선의 노력을 다하여 학문에 정진하시고 특히 한국 컴퓨터비젼 학계의 발전을 위해 많은 노력을 기울이십니다.

  • 한국 컴퓨터비전 분야를 이끌어오신 대가로써 훌륭한 학문적 리더쉽을 갖추신 분입니다. 대외적인 일로 많이 바쁘셔서 지금은 구체적인 연구지도를 해주시지 못할지는 몰라도, 진정 학자적 면모를 갖추신 분이며 인격적으로도 본받을 것이 정말 많은 분입니다.

  • 혼자서도 연구 잘하시는 분들은 이 연구실에서도 성공하실겁니다. 외부에서 봤을때 이곳의 단점을 찾기는 정말 어렵습니다.

  • 교수님 본인이 너무 잘났다고 생각하심 ...

  • 젠틀하시고 학생들의 논문지도에 관심이 많으셔서 논문 작성 시 디테일한 부분까지 상세히 지도해주십니다.

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (전기/전자공학)

SCIE논문 수

상위9%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위2%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위4%

TOP

100%

도움말

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.
SCIE 논문이란 Science Citation Index Extended의 약자로, Clarivate 회사가 선정하는 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 SCIE인지 확인하기 위해, 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 기준 중 하나로 쓰이는 방법은, 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 학술지로 평가 받습니다.

논문기반 연구실 키워드

    #Medicine
    #Computer science
    #Biology
    #Physics
    #Mathematics
    #Artificial intelligence
    #Genetics
    #Computer vision
    #Algorithm
    #Pattern recognition

이경무 교수가 저자인 논문목록

  • Large margin learning of hierarchical semantic similarity for image classification

    2015/03 COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING

    2.1 Impact Factor

    6 citations

    Ju Yong Chang, Kyoung Mu Lee

    DOI : 10.1016/j.cviu.2014.11.006

  • Look Wider to Match Image Patches With Convolutional Neural Networks

    2017/12 IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS

    2.8 Impact Factor

    70 citations

    Haesol Park, Kyoung Mu Lee

    DOI : 10.1109/LSP.2016.2637355

  • A Unified Framework for Event Summarization and Rare Event Detection from Multiple Views

    2015/09 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE

    6.1 Impact Factor

    16 citations

    Junseok Kwon, Kyoung Mu Lee

    DOI : 10.1109/TPAMI.2014.2385695

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