김박사넷

남주한 조교수

KAIST 문화기술대학원

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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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  • 교수님 감사합니다.

  • 연구를 하기에 이보다 더 좋은 환경이 있을 까 싶게 좋습니다..

  • 연구에 대한 열정과 진정성, 성실함과 시야를 두루 배울 수 있었습니다. 강요나 강제가 거의 없는 편이지만, 스스로 열정을 갖고 노력하는 만큼 많이 지도받고 성장할수 있는 토양이 갖추어진 연구실입니다.

  • 인생의 운을 이곳으로 오는데 몰빵한 것이 아닐까? 교수님의 신뢰와 구성원 간의 사랑이 개인의 성취로 이어지며, 이에 서로 보답하기 위해 연구하는 행복한 연구실. 따듯한 카리스마를 지닌 교수님 아래 모두가 연구도 인격도 성숙하기 위해 노력한다.

  • 내 속에서 솟아 나오려는 것. 바로 그것을 나는 살아보려고 했다. 왜 그것이 그토록 어려웠을까. 남주한 교수님과 함께라면 쉬운 그것. - 맥랩에 들어와 데미안이 된 싱클레어

  • 천사이시나 봉사활동을 강요받을 수도 있음?

  • ...

  • 교수님을 만나고 불면증이 나았습니다.

  • 인류의 4대 성인 : 공자 예수 붓다 남주한

  • 매우 성실하시며 연구에 열성적이셔 학생들이 모두 존경합니다. 학생들이 관심주제를 연구할 수 있도록 격려하시며 연구실 분위기도 자유롭고 밝습니다. 부드러운 리더십으로 학생들이 큰 스트레스를 받지 않으면서 자발적인 의지로 연구에 매진하게 이끌어주십니다.

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (융합기술공학)

SCIE논문 수

상위22%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위12%

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

    #Computer science
    #Engineering
    #Artificial intelligence
    #Acoustics
    #Pattern recognition
    #World Wide Web
    #Machine learning
    #Speech recognition
    #Artificial neural network
    #Sampling (statistics)

남주한 교수가 저자인 논문목록

  • Multi-Level and Multi-Scale Feature Aggregation Using Pretrained Convolutional Neural Networks for Music Auto-Tagging

    2017/08 IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS

    2.8 Impact Factor

    75 citations

    Jongpil Lee, Juhan Nam

    DOI : 10.1109/LSP.2017.2713830

  • Augmenting Environmental Interaction in Audio Feedback Systems

    2016/05 APPLIED SCIENCES-BASEL

    1.7 Impact Factor

    0 citations

    Seung Hun Kim, Graham Wakefield, Juhan Nam

    DOI : 10.3390/app6050125

  • Comparison and Analysis of SampleCNN Architectures for Audio Classification

    2019/04 IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING

    5.0 Impact Factor

    5 citations

    Taejun Kim, Jongpil Lee, Juhan Nam

    DOI : 10.1109/JSTSP.2019.2909479

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