김박사넷

문일철 부교수

KAIST 산업및시스템공학과

http://aai.kaist.ac.kr/xe2/

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KAIST 재학생/졸업생의 평가

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연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실 장점에 대한 한줄평

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  • AI 다섯손가락이나 서울 Top Tie 교수 임용은 좀 부풀려진 면이 있는데, AI분야를 끊임없이 공부하시고 열심히 하려는 학생들에게는 자상하심

  • 국내 AI 연구실 중 다섯 손가락 안에는 꼽히는 실적과 지도력을 갖추심. 최근 졸업생 서울 top tier 교수 임용

  • 학문적으로나 정신적으로나 매우 많은 도움을 주심. 연구적인 측면에서 매우 객관적인 시각으로 실질적인 도움이 되는 연구지도를 해주시고 사적으로는 학생들 입장을 먼저 배려해주심. 내가 느낀 교수님의 윤리의식은 올바름과 공정함임. 존경스럽고 오래 뵙고싶음.

  • 지도 뿐만 아니라 연구에 대한 열정이 아직도 뜨거우시며 연구자로서 존경스럽다. ML에 관한 이야기를 나눠보면 깊이있고 박식하신 것을 알 수 있고 내가 겪은 지금의 교수님은 열심히 사는 삶의 태도 뿐만 아니라 인품마저도 본받을만하다.

  • 항상 객관적인 학자로써의 자세만큼은 최고십니다. 허나 불필요할만큼 악질적인 단어선택, 타인이 공감하기 힘든 윤리강요 등이 꽤 고통스러웠습니다. 비즈니스 관계로써 대학원 시기를 보내겠다한다면 정말 배울게 많으나 정신적인 유대는 기대하기 힘들것입니다.

  • 사람으로서 애정하진 않지만, 진심으로 존경할 수 있는 은사님입니다. 무슨 말이냐면, 지도교수로만 뵈면 최선, 최적화된 분이십니다. 왜? 학생을 진심으로 대하는 덕망과 연구분야에 대한 깊은 이해도를 바탕으로 한 우수한 지도력. 높은 인건비. 끝.

  • ...

  • 타 연구실 졸업생이지만, 교수님 및 연구실 학생들과 충분한 교류를 하였기에 대학원 진학을 고려 중인 학생들을 위해 글을 남깁니다. 연구지도, 펀딩, 성품이 대학원 지도교수 정함에 있어 가장 중요한 요소일텐데, 모두 최고십니다. 고민의 여지가 없습니다

  • 본 연구실 재학생입니다. 학생을 향한 진심어린 애정을 항상 가슴 깊이 느끼고 있습니다. 다른 연구실 재학생분들이라면, 수업이나 면접, 미팅에[서 보이는 잠깐의 모습으로 저희 교수님을 함부로 판단하지는 않으셨으면 좋겠습니다.

  • ...

  • 타연구실 재학생입니다. 츤데레라고 하는 평이 많은데 그렇다고 하기에는 수업 때 별 것 아닌거에도 화내시고 학생을 쫓아내는 것을 보면 과연 그런가 싶네요. 해당 연구실 학생에게 들어보면 연구지도 등은 잘해주신다 들었습니다.

  • 예전 교수님과 대화했을 때 마음에 상처를 받은 적이 있습니다. 기억 못하시겠지요. 큰 일이 아니었음에도 쉽게 화를 내시고 불쾌한 단어선택을 하셔서 정말 놀랐습니다. 학문적으로 뛰어나신지는 모르겠으나 자애로운 인품도 함께 갖추시면 좋을 것 같습니다.

  • 진심과 애정으로 대학원생을 대해주십니다. 저의 보잘 것 없는 연구에 이토록 많은 시간을 할애해주시는 것 만으로도 너무 감사할 뿐입니다. 공적으로 문제가 되지 않는 선에서 사적으로 학생을 챙기고 보호해주려는 모습은 매우 인상적이었습니다. 감사합니다.

  • 매주 면담을 열심히 해주십니다.... 츤데레예요. 너무 무서워하지 마세요.. 학생들한테 기대가 크셔서 수업시간에도 그러시는거 같아요

  • 교수님의 프로포절 코멘트는 저에게 한줄 빛과 같았습니다. 산공과에 존재해주시는 것 자체가 무한한 영광입니다. 문교수님 연구실에 다녔던 졸업생들의 평가도 극찬 뿐이었습니다.

  • 매우 객관적인 평가기준을 갖고계십니다. 만약 학생이 모르는것이 너무 기초적인 내용이라면 실망하시지만, 만약 그것이 학생이 모를만한내용이라고 판단하시면 개념과 어떤내용을 공부할지 친절히 지도해주십니다. 연구에 확고한 의지만 있다면 최고의 교수님입니다.

  • 똑똑하신것 같긴 합니다. 자기 식구들에게는 무한히 관대하고 친절하신것 같기도 하구요. 관계없는 다른 학생들에게는 매우 불친절합니다. 수업시간에 질문하면 왜 이런것도 모르냐는 식으로 한숨쉬며 대답하시다 짜증나면 그냥 가시기도 하시고요. 인성이 별롭니다.

  • 연구실: 연구를 '잘' 할 수 있는 인프라 구축을 위해 필요한 것이 무엇인지 알고 계시며, 구성원의 목소리를 듣고, 필요하다 판단되는 것은 모두 지원해 주십니다. 학생 개인: 연구를 위해 필요한 모든 지원을 아낌없이 주십니다. 들어와서 연구만 하세요.

  • 산공과의 갓갓갓일철. 원래 교수님의 박사학위는 M&S 쪽이나 ML/AI 분야에 성공적으로 연착륙 (한국인공지능학회 교육이사 역임중). 수평적이고 합리적인 연구실 분위기. 개개인의 선호를 최대한 고려한 프로젝트 할당. 새로운 분야에 대한 지속적인 관심.

  • 훌륭합니다

  • 어려운 개념들을 완벽히 이해하셔서 수업을 깔끔하게 잘하심, 하지만 자기 연구실 학생은 츤데레처럼 잘 챙겨주시는데 다른 연구실 혹은 관련 분야 타과 학생을 배척하시는 것 같음.

  • 자신이 맡은 일만 책임감있게만 한다면 보람있는 대학원 생활을 보낼 수 있습니다. 학부생들 사이에서 왜 그렇게 평이 안좋은지 겪어보지 않아서 모르겠지만, 대학원생들의 입장을 충분히 고려해주시고 연구에 대해 끊임없이 고뇌하시는 분입니다. 매우 만족합니다.

  • 학생들을 위한 진정성있는 지도를 하는, 능력과 성실함을 동시에 갖춘 몇 안되는 교수님. 덕분에 행복한 석사과정 생활중.대학원 꿀빨러에게는 적절하지 않을 수 있으나 내 능력을 향상시키는데에는 최고의 인프라라고 생각함.

  • 다시 대학원에 온다 해도 이분께 지도받겠음.

  • (타랩) 학부생 사이에선 소문이 좋지 않지만 대학원생 입장에서는 연구 지도받기에 좋은 교수님인 것 같습니다. 본인 연구실 학생들을 매우 배려해 주십니다.

  • 츤데레십니다. 너무 무서워하지 않아도 괜찮아요.

  • 대학원생의 연구 지도에 시간을 아끼지 않으십니다. 매주 개별면담을 통해 도와줄 사항은 없는 지 세심하게 관리하며 불필요한 잡무는 교수님이 직접 도맡아 하십니다. 자유로운 분위기와 유연한 출퇴근 시간을 통해 행복한 대학원 생활을 할 분들은 대환영입니다.

  • 언제나 성실하고, 교육에 헌신적인 교수님 입니다.

  • 연구실 로드는 좀 되나 실적은 좋은 편. 교수님의 기준이 높음. 연구가 지지부진 하더라도 학생 개인의 페이스에 맞춰서 지도해주심. 몇년전까진 학부생 수업에서 괴팍한 모습으로 악명을 얻으셨으나 최근에는 아님. 대학원에 다시 오더라도 이분께 지도 받겠음.

  • 1. 연구실 분위기가 굉장히 자유롭습니다. (출근안해도 연락 안하며. 연구주제 자율선정)2. 세세하게 연구지도 잘해주십니다. (연구방향 설정 + 1대1로 함께 논문 쓰기등 (진정한 도제식교육?))3. 프로젝트 로드에 비해, 인건비가 높습니다.

  • 배울 점은 많으나...(생략)

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (산업공학)

SCIE논문 수

상위11%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위16%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위16%

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
    #Artificial intelligence
    #Control theory
    #Algorithm
    #Data mining
    #Theoretical computer science
    #Machine learning
    #Distributed computing
    #Information retrieval

문일철 교수가 저자인 논문목록

  • Guided HTM: Hierarchical Topic Model with Dirichlet Forest Priors

    2017/02 IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING

    2.8 Impact Factor

    4 citations

    Su-Jin Shin, Il-Chul Moon

    DOI : 10.1109/TKDE.2016.2625790

  • LDEF Formalism for Agent-Based Model Development

    2016/06 IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS

    2.4 Impact Factor

    7 citations

    Jang Won Bae, Il-Chul Moon

    DOI : 10.1109/TSMC.2015.2461178

  • Associative topic models with numerical time series

    2015/09 INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT

    1.4 Impact Factor

    2 citations

    Sungrae Park, Wonsung Lee, Il-Chul Moon

    DOI : 10.1016/j.ipm.2015.06.007

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