김박사넷

김준모 부교수

KAIST 전기및전자공학부

http://siit.kaist.ac.kr

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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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  • 훌륭한 인품. 학생에게 인격적인 대우. 높은 연구 자유도. 교수님의 생각을 강요하지 않음. 과제 하는 만큼 인건비. 출근시간 없음. 연구논의할 학생 많음. 많은 GPU. 너무 많은 학생. 총평: 아주 좋은 연구실인 것은 맞지만 스스로 잘해야 의미있음.

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  • 자유롭게 원하는 연구를 하기에 좋은 연구실. 스스로 자기관리를 잘하는 사람에게 최고의 연구실.

  • 교수님이 인격적으로 매우 훌륭하시고 연구자유도도 높아 본인이 하고싶은 연구주제가 있으면 매우 추천하는 랩

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  • 훌륭한 교수님의 인품, 엄청난 자유도. 모든 것을 혼자 해낼 수 있는 사람만 문을 두드리라. 만약 졸업할 수 있다면 더 없이 좋은 연구실.

  • 천사이십니다

  • 자유로운 대형랩. 생활하기 편하고 교수님은 하늘의 신임. 군자와 같은 인품의 소유자이시고, 그분이 존재하심을 믿지만 때로 정말 실존인물인지 의구심이 차오를 때가 있음. 여튼 학과에서 알아주고 많이들 추천하는 인기랩중 하나.

  • 인품이 좋으시고 연구환경은 매우 자유로움.

  • 학생들의 상황을 고려하여 학생들의 요구를 잘 들어주심(인격적으로 훌륭), 그러나 너무 바쁘셔서 교수님 뵙기가 정말로 어려움, 연구지도가 활발히 이루어지면 더 많은 성과를 낼 것으로 기대.

  • 메일 답을 안하심

  • 인품, 연구자유도 등등 여러 면에서 좋은 교수님이십니다. 다만 연구실 학생이 워낙에 많아서 개인적인 지도는 힘든 상황입니다.

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (전기/전자공학)

SCIE논문 수

상위11%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위9%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위5%

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
    #Mathematics
    #Internal medicine
    #Surgery
    #Artificial intelligence
    #Computer vision
    #Algorithm
    #Statistics

김준모 교수가 저자인 논문목록

  • Salient Region Detection via High-Dimensional Color Transform and Local Spatial Support

    2016/01 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING

    4.8 Impact Factor

    91 citations

    Jiwhan Kim, Dongyoon Han, Yu-Wing Tai, Junmo Kim

    DOI : 10.1109/TIP.2015.2495122

  • Uncorrelated Component Analysis-Based Hashing

    2017/08 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING

    5.1 Impact Factor

    0 citations

    Sungryull Sohn, Hyun Woo Kim, Junmo Kim

    DOI : 10.1109/TIP.2017.2695099

  • Seed growing for interactive image segmentation using SVM classification with geodesic distance

    2017/01 ELECTRONICS LETTERS

    1.2 Impact Factor

    4 citations

    S. Park, Han Sang Lee, Junmo Kim

    DOI : 10.1049/el.2016.3919

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