김박사넷

김선 교수

서울대학교 컴퓨터공학부

http://biohealth.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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  • ...

  • 교수님의 평소 생각 세상은 평등하지 않다는 것을 늘 말씀과 행동으로 실천하심 자대, 타대, 컴공, 타과 등등. 교수에게 가장 중요한 것은 실력이지 인품이 아님 학생이 너무 많다

  • -

  • 연구에 집중할 수 있는 분위기. 본인 의지만 있으면 충분히 좋은 성과 낼 수 있음. 본인 의지가 중요. 다른 연구실이나 주변에서 흔하게 접하는 대학원 생활에서의 부조리가 거의 없다시피함. 교수님은 정말 좋으심.

  • 석사졸업생임. 교수님 인품, 지도력, 인건비 등 매우좋음. But, 자신이 1저자인 논문에도 기여하지 않고 연구실 공동 업무는 사소한 것도 하지 않는 **가 이를 망침. 그 옆에서 이를 동조하는 **도 문제 (타겟이 되면 심하게 **** 조심할 것)

  • 교수님 인품이 훌륭하심. 그래서 그런지 매우 부족한 학생 한두명도 박사학위를 주시려고 하시는데 후배들이 보기엔 저런 사람도 박사를 받고나가면 이 랩에서 박사학위를 받는게 가치가 있을까 고민하게 될 정도로 박사 졸업자 퀄리티 관리가 안됨.

  • 연구실에는 실력 있는 학생들이 많습니다. 실력 있는 학생들로 다른 학생이 제 1저자인 논문까지 뽑아내곤 하죠. 추천: 실력 있는 학생들과 일하고 싶다. 비추천: 내가 실력 있는 학생이다.

  • 인품 정말 좋으심. 논문 지도에 있어서는 디테일보다 큰 그림을 보시는 편. 기업과제 없음. 행정업무에 치이는 일이 거의 없음. 비교적 자유로운 랩 분위기.

  • 비추

  • 인품은 서울대학교 자타공인 최고멋지심!!!!

  • 연구조교/행정조교로서는 최고의 자리. 뉴스에 나올만한 류의 비리가 전혀 없는데다가 특이하게도 교수-조교-대학원생(위에서부터 아래로)의 상하관계가 형성되어 있다. 월간 연구보고서를 조교가 열람할 수 있어 학생들이 무엇을 하는 지 쉽게 알 수 있다.

  • ...

  • "감마 펑션은 팩토리얼을 일반화한 함수입니다. 따라서 gamma(n)=n! 입니다."[sic] - 기계학습 수업. 교수님이 원하는 Mathematical reasoning의 수준은 결코 이 정도를 넘지 않습니다.

  • 분위기 프리하고 좋음. 뉴스에 나오는 그런 연구 외적인 부분에서 문제될 것 없음. 본인이 공부한만큼 배우고, 논문쓸 수 있음.

  • 교수님이 랩을 합리적으로 운영하심. 논문 실적 좋음.

  • 교수님 성격이 밝고 쾌활하심. 인신공격, 횡령, 사적인 일 동원 등의 부조리가 없음. 랩분위기 좋음.

  • 교수님 인품은 훌륭함. 이론적인 부분에 관심이 많지는 않음. 생물정보 연구실이라 활용이 생물 분야에 제한되니 기계학습을 다양한 분야에 적용하고 싶거나 이론적인 부분을 중요하게 생각하는 사람은 다시 한 번 생각해 볼 필요가 있음.

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위1%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위1%

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
    #Internal medicine
    #Artificial intelligence
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    #Cell biology
    #Pathology
    #Genetics

김선 교수가 저자인 논문목록

  • PlantMirnaT: miRNA and mRNA integrated analysis fully utilizing characteristics of plant sequencing data

    2015/07 METHODS

    3.5 Impact Factor

    10 citations

    Sungmin Rhee, Heejoon Chae, Sunghoon Kim

    DOI : 10.1016/j.ymeth.2015.04.003

  • BioVLAB-MMIA-NGS: microRNA-mRNA integrated analysis using high-throughput sequencing data

    2015/01 BIOINFORMATICS

    5.8 Impact Factor

    26 citations

    Heejoon Chae, Sungmin Rhee, Kenneth P. Nephew, Sun Kim

    DOI : 10.1093/bioinformatics/btu614

  • Protein interaction network (PIN)-based breast cancer subsystem identification and activation measurement for prognostic modeling

    2016/11 METHODS

    3.8 Impact Factor

    10 citations

    Sangsoo Lim, Youngjune Park, B. Hur, Minsu Kim, W. Han, S. Kim

    DOI : 10.1016/j.ymeth.2016.06.015

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