김박사넷

김선주 부교수

연세대학교 컴퓨터과학과

https://sites.google.com/site/seonjookim

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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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  • 존재해주셔서 감사합니다.. 항상 몸조심하시고, 오래 오래 좋은 교수님으로 남아주세요 :)

  • 따뜻한 인품을 지니셨습니다. 연구와 논문에 대한 열정 또한 넘치시기 때문에 이런 교수님이 존재한다는 것이 놀라울 정도입니다.

  • 대학원 세계의 지상낙원. 타 랩실 부조리에 대한 이야기들은 괴담으로밖에 안 들릴정도. 스스로 동기부여만 되어있다면 여기보다 좋은 곳이 있을까.

  • 최고의 교수님, 아웃풋, 연구실 환경

  • 존재해주셔서 감사합니다

  • 인품이 훌륭하시고 실질인건비 높으며 연구실 분위기도 좋습니다. 명강은 아니지만 학생 눈높이에서 전달하려 노력하십니다. 졸업 직전을 제외하면 따로 터칭하지 않으시는 편이기 때문에 자기 관리가 안 된다면 힘들 수 있습니다.

  • 정말 정말 정말 훌륭하신 교수님입니다. 연구실 장비 빵빵하고, 인건비 빠지는 것 없이 잘 챙겨주십니다. 인품도 두말할 나위 없이 인자하시고 진짜 연대컴과의 떠오르는 별입니다...

  • 인품이 정말 훌륭하십니다. 최근 들어 실적도 빵빵하게 나오시고 진행하시는 일 역시 많은 편이라 인건비 역시 상위권입니다.

  • 인품이 매우 좋으시며, 학생들 하나 하나 잘 챙겨주려고 노력하신다.최근 연구 실적이 좋으시며, 뜨고 있는 딥러닝을 비전 쪽에서 밀고 계신다.

  • ...

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위16%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위7%

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

    #Computer science
    #Mathematics
    #Artificial intelligence
    #Computer vision
    #Algorithm
    #Pattern recognition
    #Computer graphics (images)
    #Communication channel
    #Nonlinear system
    #Artificial neural network

김선주 교수가 저자인 논문목록

  • Approaching the computational color constancy as a classification problem through deep learning

    2017/01 PATTERN RECOGNITION

    4.0 Impact Factor

    34 citations

    Seoung Wug Oh, Seon Joo Kim

    DOI : 10.1016/j.patcog.2016.08.013

  • Probabilistic moving least squares with spatial constraints for nonlinear color transfer between images

    2019/03 COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING

    3.1 Impact Factor

    1 citations

    Youngbae Hwang, Joon Young Lee, In So Kweon, Seon Joo Kim

    DOI : 10.1016/j.cviu.2018.11.001

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