김박사넷

김대식 교수

KAIST 전기및전자공학부

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한줄평

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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  • 달변가에 천재. 흥미로운 얘기할 때 진짜 반짝거리심. 교수님 눈이 반짝거릴만큼 좋은 스토리로 발표할 수 있게된다면, 이 연구실에서 배워갈 수 있는 최고의 가치일듯. 유명+달변:과제 골라서하심. 인건비: 카장기준 풀, 국장은 카장에 맞춰줌 개선여지있음

  • 귀여우심 ㅎㅎ ><

  • 자율적인 분위기에서 연구할 수 있고 과제에 대한 스트레스가 없습니다. 하지만 그에 따라 자기 시간 관리가 중요한 연구실 입니다. 교수님께서는 학생을 항상 존대하시고 좋은 환경에서 연구 할 수 있도록 신경 써주십니다.

  • 지도가 전무하며, 매우 자유롭고 좋은 분위기. 다른 연구실은 잘 모르지만, 카이스트 대학원이라는 기대치고는 개인적으론 매우 실망스러웠습니다. 기업과제가 있으나, 항상 마지막에만 관여하셔서 힘들진 않고 교수님한테 약간도 기대하기 힘든 연구실입니다.

  • 배움보다는 처음부터 모든걸 자율적으로 하는 연구를 원하는 분에게는 괜찮은 연구실임. 하지만, 연구에 욕심이 있고, 교수님으로 부터 배움을 받고 싶다면 매우 비추천. (딥러닝 연구 실적이 거의 없음.) 편하게 졸업만을 원하는 분께는 매우 추천드립니다.

  • ........

  • 장점 : 연구실내 분위기는 매우 좋음 인건비는 전기전자공학부에서 최상. 교수님께서 학생들 싫어하는 일은 시키지 않는 타입이셔서 자율적으로 생활할 수 있음. 단점 : 교수님께 지도를 받으면서 대학원생활을 하고 싶으면 와서 실망할 수 있음.

  • 수동적인 연구를 하는 사람들이라면 연구실에 대해 비난을 하겠지만, 대학원 과정이 자신이 연구를 계획하고 실행하고 수정해야 하는 게 기본이라고 생각하는 사람에게는 최고의 연구실임. 내가 하고 싶은 연구를 할 수 있는 이 연구실에서 불만을 가질 수가 없음

  • 연구 자율성 및 연구 환경 극상입니다. 본인이 하고싶은 연구 주제를 자율적으로 수행할 수 있습니다. 연구실 환경 역시 매우 쾌적하며 부족함이 없습니다. (인건비가 왜 A+이 아닌지 잘 모르겠네요.) 김대식 교수님 연구실 출신임에 감사함을 느낍니다.

  • 장점 없음

  • 연구실 분위기는 매우 자유로우며 사람들과 소통하기 좋고 연구비도 나쁘지 않음. 하지만 지도 부분은 매우 매우 큰 틀에서 지도하시며 사실상 거의 지도가 없는편, 편하게 지내다 석사 졸업하거나, 지도 없이 혼자 할 수 있다 하는 분들에게 추천.

  • -

  • 화목하고 자유로운 분위기지도가 전무하다 싶고 세미나를 들으면 주제가 너무 다양해 같이 의논할 사람조차 적어 보임. 비전은 그래도 많아 보였음. 박사는 적은데 기업과제가 많아 석사들이 힘들어 하는 게 보임.

  • 휴일에 출근을 강요하지 않음. 자유롭고 풍족한 연구환경을 제공하며, 독립적인 연구 수행 능력을 필요로 함.

  • 학생이 이해못하는 걸 이해못하는 천ㅡ재 교수님. 학부생 면담에서 위키페디아에 찾아보면 다 나온다고 하심.

  • 밑에 휴일 출근은 잘 모르겠음 적어도 옛날엔 안그랬음. 하지만 인공지능 전문가라고 티비에 소개되는데 실제로 딥러닝 주저자 논문은 한 편도 없는게 팩트. 병역 문제해결이 매우 용이한 카이스트에서 박사 비율이 적다는 것은 매우 시사하는 바가 큼.

  • 랩 사람들이 좋음

  • 티비같은 곳에서 나오긴 하나, 교수자체는 별로임. 마인드가 미국인 마인드라 인간적인 면모가 안보임. 휴일인 선거날에도 랩에 출근해야함.

  • ......

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (전기/전자공학)

SCIE논문 수

상위25%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위26%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위22%

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
    #Materials science
    #Computer science
    #Physics
    #Psychology
    #Artificial intelligence
    #Optoelectronics
    #Electrical engineering
    #Neuroscience
    #Physical therapy

김대식 교수가 저자인 논문목록

  • Reconstruction of Arm Movement Directions from Human Motor Cortex Using fMRI

    2017/07 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE

    3.9 Impact Factor

    0 citations

    DOI : 10.3389/fnins.2077.00434

  • Latent Question Interpretation Through Variational Adaptation

    2019/07 IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO, SPEECH, AND LANGUAGE PROCESSING

    Impact Factor

    0 citations

    Tetiana Parshakova, Francois Rameau, Andriy Serdega, In So Kweon, Dae-Shik Kim

    DOI : 10.1109/TASLP.2019.2929647

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