김박사넷

백종문 부교수

KAIST 전산학부

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  • 소프트웨어 규모가 커지고 복잡해짐에 따라, 중요성이 날로 커지는 소프트웨어 신뢰성을 학습하여, 산업체 취직에 꼭 필요한 지식을 습득할 수 있었음

  • 소프트웨어 공학 연구를 폭넓게 수행할 수 있음. 최근 AI, ML 접목하여 연구 수행 학생 스스로 연구를 수행해나가는 방법을 배우는 곳임 교수님 인품 훌륭하고 연구 강요 안하심. 학생이 찾아오도록 지도하심

  • 소프트웨어 신뢰성의 대가

  • 자유롭게 본인의 연구 주제를 직접 선정하여 연구할 수 있음

  • 연구분야가 생소하고 어려울 수 있지만 해당 분야의 전문성과 강의 전달력을 가지심 교수님, 랩졸업생 교수님이 함께 참석하여 랩미팅을 하며 논문 지도를 받고 있음 학생 스스로 연구를 스케줄링하여 진행하며 먼저 찾아오기를 기다리는 스타일이심

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SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위7%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위1%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위14%

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
    #Engineering
    #Artificial intelligence
    #Mathematical optimization
    #Data mining
    #Machine learning
    #Distributed computing
    #Systems engineering
    #Cognition
    #Software

백종문 교수가 저자인 논문목록

  • An effective approach to estimating the parameters of software reliability growth models using a real-valued genetic algorithm

    2015/04 JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE

    1.4 Impact Factor

    26 citations

    Taehyoun Kim, Kwangkyu Lee, Jongmoon Baik

    DOI : 10.1016/j.jss.2015.01.001

  • Value-cognitive boosting with a support vector machine for cross-project defect prediction

    2016/02 EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING

    3.3 Impact Factor

    89 citations

    Duksan Ryu, Okjoo Choi, Jongmoon Baik

    DOI : 10.1007/s10664-014-9346-4

  • A Hybrid Instance Selection Using Nearest-Neighbor for Cross-Project Defect Prediction

    2015/09 JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY

    0.5 Impact Factor

    66 citations

    Duksan Ryu, Jong-In Jang, Jongmoon Baik

    DOI : 10.1007/s11390-015-1575-5

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