김박사넷

노용만 교수

KAIST 전기및전자공학부

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한줄평

KAIST 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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  • 공격적인 말투와 가스라이팅을 통해 학생을 위축시키고 자신감과 의욕을 떨어지게 만든다. 마이크로매니징을 하여 생산성을 떨어뜨리고, 연구에 대한 생각의 자유도 제한하는 결과를 불러온다. http://www.ciokorea.com/news/24280

  • 꼲댛+찧짏잏 =

  • ...

  • ...

  • 장점: 연구실 사람들 끼리 매우 친함, 연구 및 논문을 위한 일이면 전폭적으로 지원해주심 (서버, 해외학회 참석 인건비, 등) 단점: 일이 많고 교수님께서 꼼꼼하셔서 힘들지만, 교수님 수준에 맞게 일을 하다보면 다른일 할 때 어느정도 도움이됨

  • 연구하고자 하는 학생에게 좋은 연구실 풍부한 지원 받을 수 있음 선후배간 자유로운 소통도 강점

  • 랩구성원 여러분, 신입생을 조심하세요.

  • ...꼰대

  • 생각보다 좋아요 진짜임.

  • 이번에 ** 대학원에 문제일으킨 **이 해당 **를 옮겨 본 연구실 ****** 들어간다는데... 조심하세요.

  • ...

  • 타 연구실 대비 월급은 잘 주십니다. 그러나 본 연구실에 가고 싶다면 학부 연구 생활(인턴)을 먼저 해보세요.

  • 안하무인. 굉장히 이기적. 자신이 잘 하고 있는 줄로만 알고 있음. 연구실 실적이 좋고 논문 실적이 잘 나오는 것이 자기 때문인 것으로 착각 중임.

  • 딥러닝의 다양성을 무시하고 모든 분야에 획일성을 강요

  • ...

  • ...

  • 연구실 분위기 좋고 딥러닝 관련 연구 인프라 좋습니다. 교수님께서 학생 논문지도에도 관심 많으셔서 논문 실적도 좋은 편입니다. 인격적으로도 배울 것이 많고 존경할 수 있는 분입니다.

  • ...

  • 연구적으로 엄격할 때도 있지만 기본적으로 학생들 생각함분위기 자율적이고 모난 사람 없이 다들 사이 좋음수업 강의 전달력 안좋으신 편임논문 지도 한명씩 꼼꼼하게 하고 도움됨랩 재정 넉넉해서 인건비 많고 서버등 연구 환경 좋음

  • 다른 한줄평 왜 이렇게 어색하지? 누가 시켜서 올린 것마냥미래를 생각해서 잘 판단해보세요.

  • 마음에 들지 않는 학생에게는 연구보다는 일만 던져 주심. 마음에 들면 한없이 밀어주고 그렇지 않으면 학위기간 내내 힘듦. 만회할 기회 거의 없다고 보면 됨.

  • ...

  • ...

  • 사석에서 학생에게 좋은 얘기 많이해 주시며 연구에 열정을 가지고 지도해 주십니다. 등산을 좋아하셔서 학기에 한번은 계룡산을 가고 오리고기를 사주십니다

  • ...

  • ...

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (전기/전자공학)

SCIE논문 수

상위15%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위13%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위7%

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
    #Physics
    #Mathematics
    #Psychology
    #Artificial intelligence
    #Optics
    #Computer vision
    #Neuroscience
    #Pattern recognition
    #Data mining

노용만 교수가 저자인 논문목록

  • Collaborative expression representation using peak expression and intra class variation face images for practical subject-independent emotion recognition in videos

    2016/06 PATTERN RECOGNITION

    4.6 Impact Factor

    28 citations

    Seung Ho Lee, Wissam J. Baddar, Yong Man Ro

    DOI : 10.1016/j.patcog.2015.12.016

  • Effective and efficient human action recognition using dynamic frame skipping and trajectory rejection

    2017/02 IMAGE AND VISION COMPUTING

    2.2 Impact Factor

    18 citations

    Jeong-Jik Seo, Hyung-Il Kim, Wesley De Neve, Yong Man Ro

    DOI : 10.1016/j.imavis.2016.06.002

  • Latent feature representation with depth directional long-term recurrent learning for breast masses in digital breast tomosynthesis

    2017/02 PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY

    2.7 Impact Factor

    10 citations

    Dae Hoe Kim, Seong Tae Kim, Jung Min Chang, Yong Man Ro

    DOI : 10.1088/1361-6560/aa504e

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