김박사넷

이중식 교수

서울대학교 융합과학기술대학원

http://ux.snu.ac.kr/

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한줄평

서울대학교 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.

연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실 장점에 대한 한줄평

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  • 교수님이 방향성을 명확하게 제시하지 못하고, 그런 교수님의 생각을 읽느라 학생들은 매일 고생만 함. 즉, 학문 연구가 아닌 교수님 연구가 정점을 찍는 순간 졸업 가능. 장점은 그 어떤 힘듦도 어려움으로 느껴지지 않아 어딜가든 긍정적인 회사 생활 가능.

  • 학생들을 위해서는 상당히 좋지 않은 것 같습니다. 강의가 어려워서가 아니라, 도대체 무엇을 하고자 하는지를 알 수 없는 정도.. 본인 외에도 강의 이탈률이 매우 높습니다.

  • 문제를 바라보는 교수님만의 관점, 접근법을 배우기 좋습니다. 기브앤테이크라는 말처럼, 본인이 하는 만큼 교수님도 피드백을 주십니다. 대학원 만족도는 본인에게 달려있는 것 같습니다.

  • 최악...

  • 연구실이 추구하는 방향이나 관점을 빠르게 이해, 흡수하고 교수님과 대화를 많이 하는 것이 중요함 인건비나 연구실 분위기는 평타 이상!

  • 고집이 있으시긴하지만, 그래도 학생말을 안 들으시는 편은 아닙니다. 인건비도 잘 챙겨주십니다.다만, 교수님과 성향이 맞지 않으면 조금 랩생활 할 때 힘들수도 있습니다.

  • 연구실 생활 재미있고 교수님도 좋으십니다. 졸업 후 취직도 잘됩니다.

  • 학문을 한다기 보다는 교수의 생각을 읽는 법을 배우는 곳. 연구나 원생에 대한 교수의 관심이 얼마나 있는지 궁금함.

  • ...

  • 탈출기원

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (융합기술공학)

SCIE논문 수

상위27%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위25%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위26%

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
    #Biology
    #Food science
    #Physical therapy
    #Radiology
    #Health care
    #Randomized controlled trial
    #Clinical trial
    #Biopsy
    #Ultrasound

이중식 교수가 저자인 논문목록

  • Ultrasound image analysis using deep learning algorithm for the diagnosis of thyroid nodules

    2019/04 MEDICINE

    1.6 Impact Factor

    4 citations

    Junho Song, Young Jun Chai, Hiroo Masuoka, Sunwon Park, Sujin Kim, June Young Choi, Hyoun Joong Kong, Kyu Eun Lee, Joongseek Lee, Nojun Kwak, Ka Hee Yi, Akira Miyauchi

    DOI : 10.1097/MD.0000000000015133

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